Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.creatorRivera Torres, Pedro Juan
dc.creatorGershenson García, Carlos
dc.creatorSánchez Puig, María Fernanda
dc.creatorFranco, Mario
dc.creatorKanaan Izquierdo, Samir
dc.date.accessioned2025-10-25T01:16:07Z
dc.date.available2025-10-25T01:16:07Z
dc.date.issued2023-05-10
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/3953
dc.descriptionArtículo 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.
dc.publisherSpringer Nature Link
dc.subjectAprendizaje automático (Machine learning)
dc.subject.classificationCiencias Físico Matemáticas y de la Ingenierías
dc.titleReinforcement Learning with Probabilistic Boolean Networks in Smart Grid Models
dc.typeArtículo académico
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas
dc.subject.keywordsReinforcement learning
dc.subject.keywordsAprendizaje por refuerzo
dc.subject.keywordsProbabilistic Boolean Networks
dc.subject.keywordsRedes booleanas probabilísticas
dc.subject.keywordsSmart grid models
dc.subject.keywordsModelos de red eléctrica inteligente
dc.subject.keywordsFault-tolerant systems
dc.subject.keywordsSistemas tolerantes a fallos
dc.subject.keywordsPredictive maintenance
dc.subject.keywordsMantenimiento predictivo
dc.subject.keywordsMachine learning in power systems
dc.subject.keywordsAprendizaje automático en sistemas eléctricos
dc.identifier.urlhttps://doi.org/10.1007/978-3-031-26361-3_19
dc.identifier.bibliographiccitationRivera Torres, P. J., Gershenson, C., Sánchez Puig, M. F., Franco, M., & Kanaan Izquierdo, S. (2023). Reinforcement Learning with Probabilistic Boolean Networks in Smart Grid Models. In O. Llanes-Santiago (Ed.), Proceedings of 19th Latin American Control Congress (LACC 2022) – Studies in Systems, Decision and Control (Vol. 464, pp. 215-224). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-26361-3_19
dcterms.memberofAnálisis y automatización


Ficheros en el ítem

FicherosTamañoFormatoVer

No hay ficheros asociados a este ítem.

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem

COMPARTE



BÚSQUEDA

Escriba el texto a buscar en DSpace

COLABORA

CONTACTO

El Repositorio Universitario de la DGTIC se edita en la Dirección General de Cómputo y
de Tecnologías de Información y Comunicación (DGTIC), de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM)
Circuito Exterior s/n, Ciudad Universitaria, Coyoacán, C.P. 04510, México, D.F
Tel: +(52) (55) 56228166 Email: rutic@unam.mx