Reinforcement Learning with Probabilistic Boolean Networks in Smart Grid Models

Artículo académico que muestra el uso de una estructura de modelado adaptativa y autoorganizada, las Redes Booleanas Probabilísticas, para avanzar en el conocimiento de la dinámica de los equipos de las redes inteligentes y modelar y tipificar su comportamiento. Se demuestra que las PBN son compatibles con el Ciclo de Aprendizaje por Refuerzo básico, donde el modelo o agente se relaciona con su entorno y obtiene una respuesta como señal de recompensa. Se construyeron diferentes estructuras de recompensa para representar las acciones favorecidas. Este conocimiento puede guiar a las PBN para prevenir fallas y fallos.