Метод навчання з підкріпленням для управління витратами на опалення

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСидоров, Микола Олександрович
dc.contributor.authorКришталь, Віктор Олегович
dc.date.accessioned2025-01-23T14:10:07Z
dc.date.available2025-01-23T14:10:07Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractАктуальність теми. У роботі розглянуто задачу керування опаленням та оптимізації витрат на опалення. Розглянуто застосування підходу навчання з підкріпленням до цієї задачі, його основні особливості, переваги та недоліки. Виявлено потребу в удосконаленні цього підходу для спрощення його практичного застосування до даної задачі. Мета дослідження. Метою дослідження є мінімізація витрат на опалення приміщень шляхом створення застосунку, який керує нагрівальними панелями. Об’єкт дослідження: програмне забезпечення керування об’єктами. Предмет дослідження: підходи, методи, моделі, засоби керування об’єктами, застосовуючи методи машинного навчання, що реалізовані програмно. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: − проаналізувати застосування підходу навчання з підкріпленням до задачі оптимізації витрат на опалення, проаналізувати можливий вигляд винагород у цьому підході, порівняти їх ефективність та вибрати оптимальну; − розробити удосконалену версію цього підходу, що використовує спрощену модель середовища, що будується на основі зібраних даних без втручання користувача та дозволяє спростити практичне застосування; − розробити програмну реалізацію цього підходу для даної задачі та створити серверний застосунок з веб-клієнтом, що дозволяє користувачу керувати та слідкувати за витратами на опалення. Наукова новизна: вперше запропоновано архітектуру програмного забезпечення керування витратами на опалення із використанням модифікованого методу навчання з підкріпленням, в якому застосовується спрощена модель приміщення, параметри якої знаходяться експериментальним шляхом. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що запропоновано метод керування опаленням, що дозволяє значно підвищити економічну ефективність опалення приміщень, враховуючи денну варіацію цін. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського".
dc.description.abstractotherTopicality. Examines the problem of heating control and heating expense optimization. Examines application of reinforcement learning to this problem, its benefits and drawbacks. It was determined that this approach needs improvements to simplify its practical application to this problem. The aim of the study. The target of the study is to minimize building heating costs by creating an application, that controls heating panels. The object of research: object control software. The subject of research: approaches, methods and applications for object control using machine learning. To achieve this goal, the following tasks were formulated: − analyze application of reinforcement learning to the problem of heating expense optimization, analyze possible rewards in this approach, compare their effectiveness and choose the optimal one; − develop an improved version of this approach, that uses a simplified physical model of environment, that is built from collected data without user intervention and can simplify practical usage; − develop a software implementation of this aproach to the given task and create a server application with web-client, that allows a user to control and monitor heating expenses. The scientific novelty of the results of the master's dissertation is that a software architecture for managing heating costs using a modified reinforcement learning method has been proposed, in which a simplified room model is used, with parameters determined experimentally. The practical value of the obtained results is that a heating control method was proposed, which allows to increase economic efficiency of building heating, taking into accout daily price variation. Relationship with working with scientific programs, plans, topics. Work was performed at the Department of Informatics and Software Engineering of the National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute».
dc.format.extent126 с.
dc.identifier.citationКришталь, В. О. Метод навчання з підкріпленням для управління витратами на опалення : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Кришталь Віктор Олегович. - Київ, 2024. - 126 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72151
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectнавчання з підкріпленням
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectсистеми управління
dc.subjectсимуляція
dc.subjectreinforcement learning
dc.subjectdeep learning
dc.subjectcontrol systems
dc.subjectsimulation
dc.subject.udc004.9, 681.513.7
dc.titleМетод навчання з підкріпленням для управління витратами на опалення
dc.title.alternativeReinforcement Learning Method for Heating Cost Management
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Kryshtal_magistr.pdf
Розмір:
4.28 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ІПІ)
Магістерські роботи