深度强化学习电气工程复现文章，适合小白学习关键词：能源管理系统 多主体强化学习 需求侧响应 智能电网编程语言：python平台主题：可扩展的多代理强化学习用于分布式控制住宅能源灵活性内容简介：
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资源介绍:
深度强化学习电气工程复现文章，适合小白学习 关键词：能源管理系统 多主体强化学习 需求侧响应 智能电网 编程语言：python平台 主题：可扩展的多代理强化学习用于分布式控制住宅能源灵活性 内容简介： 摘要—针对分布式住宅能源，提出了一种新的可扩展的基于多智能体强化学习的协调方法。 协作主体学习在一个部分可观测的随机环境中控制电动汽车、空间加热和柔性负载提供的灵活性。 在标准独立 Q- 学习方法中，随机环境中局部可观测智能体的协调性能随尺度的变化而下降。 在这里，从历史数据的离线凸优化学习和隔离边际贡献的奖励信号总回报的新组合增加稳定性和表现的规模。 使用固定大小的 Q 表，消费者能够评估他们对整个系统目标的边际影响，而无需彼此或与中央协调员共享个人数据。 案例研究用于评估探索资源、奖励定义和多主体学习框架的不同组合的适应性。 结果表明，由于能源进口成本、损失、配送拥塞控制、电池折旧和温室气体排放的降低，拟议的战略在个人和系统层面创造了价值。 复现lunwen截图：
**高通量计算在材料科学中的应用：以 Ni-xCr-yAl 合金为例**
一、引言
随着材料科学的飞速发展，高通量计算已经成为现代材料研究的重要工具之一。其可以快速筛选大量
潜在的材料，预测材料的性能，从而极大地加速材料研发过程。本文将围绕高通量计算在筛选材料方
面的应用展开，并以 Ni-xCr-yAl 合金为例，深入探讨其在成分空间中液相线、固相线以及相含量变
化的研究。
二、高通量计算概述
高通量计算是一种基于计算机模拟和算法优化的材料研究方法。通过设定不同的参数和条件，可以对
大量材料进行性能预测和筛选。相较于传统的实验方法，高通量计算大大提高了研究效率和成本效益
。Pandat 代算工具或是自主操作的高通量计算平台，都是实现这一目的的有效手段。
三、Ni-xCr-yAl 合金的液相线、固相线及相含量变化研究
在 Ni-xCr-yAl 合金的成分空间中，液相线、固相线以及相含量的变化对合金的性能有着至关重要的
影响。利用高通量计算方法，我们可以系统地研究这些变化与合金成分之间的关系。
1. 液相线和固相线的研究：液相线和固相线是描述合金相变的重要参数。通过设定不同的 Cr 和
Al 的含量，我们可以得到合金的液相线和固相线随成分变化的规律。这有助于我们理解合金在
加热和冷却过程中的相变行为，从而优化合金的性能。
2. 相含量的变化：在特定的成分范围内，合金的相含量会发生变化。这些变化会影响合金的力学、
物理和化学性能。通过高通量计算，我们可以精确地预测这些变化，并找到最佳的合金成分组合
。
四、高通量计算在材料筛选中的应用
以 Ni-xCr-yAl 合金为例，高通量计算不仅可以帮助我们理解合金的相变行为，还可以用于筛选具有
特定性能的材料。通过设定不同的参数和条件，我们可以在成分空间中找到满足特定需求的材料。这
种方法的优点在于，它可以快速地筛选出大量潜在的材料，大大缩短了材料研发的时间周期。
五、案例分析
本部分将以一个具体的实例来展示高通量计算在材料筛选中的应用。通过设定不同的 Cr 和 Al 的含量
，利用高通量计算方法，我们可以得到合金的液相线、固相线以及相含量的变化。通过对这些数据的
分析，我们可以找到具有优异性能的合金成分。
六、结论
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