contrôle optimal vers des usines de traitement des eaux usées durables basé sur l'apprentissage par renforcement multi-agents arxiv.org
contrôle optimal vers des usines de traitement des eaux usées durables basé sur l'apprentissage par renforcement multi-agents kehua chen #;a,e, hongcheng wang a,b,c, borja valverde-p erezd, siyuan zhaia, luca vezzarod,, aijie wanga,c, un laboratoire clé de biotechnologie environnementale, centre de recherche pour les sciences éco-environnementales, chinois
s'attaquer au démarrage- mise en place d'un agent d'apprentissage par renforcement pour le contrôle des stations d'épuration,doi : 10.1016/j.knosys.2017.12.019 id corpus : 3665097 abordant le démarrage d'un agent d'apprentissage par renforcement pour le contrôle des stations d'épuration @article{hernndezdelolmo2017tacklingts , title={aborder le démarrage d'un agent d'apprentissage par renforcement pour le contrôle des stations d'épuration des eaux usées}, author={f{'e}lix hern{'a}ndez-del-olmo et Elena Gaudioso et Raquel Dormido traitement de l'eau