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清大研究所畢業論文與畢業時長統計

邱偉育(碩: 2.80 years)

政府計畫(GRB),建議「依年度遞減排序」,以查看最新的研究方向。

畢業學年度論文標題連結學位畢業時長(years)
關鍵字
111
智慧倉儲廠...
智慧倉儲廠中工作分配與貨架重新配置的深度強化學習 (Deep Reinforcement Learning for Task Assignment Strategy and Shelf Reallocation in Smart Warehouses)
NTHU
NDLTD
2.99
智慧倉儲廠(smart warehouse)、自動化倉儲廠(automated warehouse)、工作分配(task assignment)、深度強化學習(deep reinforcement learning)
智慧倉儲廠...
111
利用集成深...
利用集成深度遷移學習預測紡織工業熱烘乾製程的品質和電能消耗 (Quality and Electricity Consumption Prediction for Heat Drying Process in Textile Industry Using Ensemble Deep Transfer Learning)
NTHU
NDLTD
2.99
紡織工業(Textile industry)、拉幅定型機(stenter setting machine)、熱定型(heat-setting)、深度神經網絡(deep neural networks)、遷移學習(transfer learning)、集成學習(ensemble learning)
紡織工業(...
111
在三扇區網...
在三扇區網路中基於中央式強化學習的任務卸載優化 (Centralized Reinforcement Learning-based Task Offloading Optimization in 3-Sector Networks)
NTHU
NDLTD
2.59
邊緣計算(Edge computing)、計算卸載(computation offload)、資源分配(resource allocation)、多接取邊緣運算架構(multi-access edge computing)、行動邊緣運算(mobile-edge computing)、強化學習(reinforcement learning)、深度強化學習(deep reinforcement learning)、最大權重匹配(maximum weight matching)
邊緣計算(...
111
基於有向無...
基於有向無環圖區塊鏈系統應用於可再生能源證書之交易 (Renewable Energy Certificate Trading Using Directed Acyclic Graphs Blockchain System)
NTHU
NDLTD
2.34
可再生能源證書(Renewable energy certificates)、區塊鏈(blockchain)、有向無環圖(directed acyclic graphs)
可再生能源...
111
品質多樣性...
品質多樣性之優化方法應用於控制系統設計的雙線性矩陣不等式問題 (Quality-Diversity Optimization for Bilinear Matrix Inequality Problems in Control System Designs)
NTHU
NDLTD
2.17
新穎性搜索(Novelty Search (NS))、品質多樣性(Quality Diversity (QD))、品質多樣性之優化方法(Quality-Diversity Optimization Method (QDOM))、雙線性矩陣不等式(Bilinear Matrix Inequality (BMI))、雙線性矩陣不等式解法(BMI solution methods)
新穎性搜索...
111
多智能體深...
多智能體深度強化學習之能源管理應用於共享儲能設備之居家社區 (Energy Management of a Shared Energy Storage System in Residential Community Using Multiagent Deep Q-Network)
NTHU
NDLTD
3.08
共享儲能設備(Shared energy storage system)、能源管理(energy management)、儲能設備容量交易(capacity trading)、多智能體強化學習(multiagent reinforcement learning)、深度強化學習(deep reinforcement learning)、再生能源(renewable energy)
共享儲能設...
110
時間序列資...
時間序列資訊的使用與電池管理上的動作處理於使用深度強化學習的微電網能源管理系統 (Time Series Observation and Action Handling for Battery Management in Applying Deep Reinforcement Learning for Microgrid Energy Management)
NTHU
NDLTD
4.08
微電網(Microgrid)、微電網能源管理(MicrogridEnergyManagement)、強化學習(ReinforcementLearning)、深度強化學習(DeepReinforcementLearning)、近端策略優化(ProximalPolicyOptimization)、時間序列觀測(TimeSeriesObservation)、有效動作空間映射(ValidActionSpaceMapping)
微電網(M...
110
基於聯邦強...
基於聯邦強化學習的邊緣計算卸載與干擾控制優化 (Federated Reinforcement Learning Based Offloading Optimization in Crowd Mobile Edge Computing with Interference Control)
NTHU
NDLTD
2.74
行動邊緣計算(Mobile_edge_computing)、卸載優化(offloading_optimization)、深度強化學習(Deep-reinforcement_learning)、干擾管理(interference_management)
行動邊緣計...
110
基於多目標...
基於多目標NEAT的獨立微電網之規模最佳化與能源管理 (Multiobjective NEAT for Sizing Optimization and Power Management on Grid-independent Microgrid)
NTHU
NDLTD
3.17
能源管理系統(power management system)、規模最佳化(sizing optimization)、神經進化(neuronevolution)、再生能源(renewable energy sources)、多目標問題(multiobjectives problem)
能源管理系...
109
元啟發式多...
元啟發式多目標需量反應方法應用於具有不確定性之互聯網資料中心資源排程 (Meta-Heuristic Multiobjective Demand Response Approach to Resource Scheduling in Internet Data Centers under Uncertainties)
NTHU
NDLTD
4.17
互聯網資料中心(Internet data centers (IDCs))、暖通空調(heating, ventilation and air conditioning (HVAC))、再生能源(renewable energy source (RES))、電池儲能系統(battery energy storage system (BESS))、服務品質(quality of service (QoS))、服務級別協定(service level agreement (SLA))、需量反應(demand response (DR))、模型預測控制(model predictive control (MPC))、滾動時域(receding horizon)、最小曼哈頓距離方法(minimum Manhattan distance (MMD) approach)、柏拉圖最適性(Pareto optimality)、元啟發式算法(meta-heuristics)
互聯網資料...
109
利用多目標...
利用多目標強化學習控制商業建築之暖通空調 (Multiobjective Reinforcement Learning for HVAC Control in Commercial Building)
NTHU
NDLTD
3.94
暖通空調(Heating, ventilation, and air conditioning)、多目標強化學習(multi-objective reinforcement learning)、能源儲存系統(energy storage system)
暖通空調(...
109
基於多代理...
基於多代理人遷移式強化學習應用於雙向競價之再生能源市場 (Multiagent Transfer Reinforcement Learning Based Renewable Energy Bidding in Double Auctions)
NTHU
NDLTD
碩(提早入學)2.44
深度學習(Deep learning)、多代理人遷移式強化學習(Multiagent transfer reinforcement learning)、多代理人強化學習(Multiagent reinforcement learning)、能源聚合(Renewable energy trading)、生能源交易(Energy aggregator)
深度學習(...
109
多智能體強...
多智能體強化學習應用於再生能源不確定性下社區能源管理以減輕峰值反彈 (Multi-Agent Reinforcement Learning for Community Energy Management to Mitigate Peak Rebounds under Renewable Energy Uncertainty)
NTHU
NDLTD
2.37
能源管理系統(energy management system)、峰值反彈(peak rebound)、賽局理論(game theory)、多智能體強化學習(multi-agent reinforcement learning)、智慧家電排程(appliances scheduling)、再生能源(renewable energy sources)、不確定性(uncertainty)
能源管理系...
109
基於模型的...
基於模型的多智能體強化學習方法應用於電動汽車充電站利潤最大化 (Profit Maximization of Electric Vehicle Charging Stations Using Multi-Agent Model-based Reinforcement Learning Approach)
NTHU
NDLTD
2.37
電動車(electric vehicle)、電動車充電站(electric vehicle charging station)、能源儲存系統(energy storage system)、可再生能源(renewable energy)、用戶偏好(user preference)、多智能體強化學習(multiagent reinforcement learning.)
電動車(e...
109
基於深度強...
基於深度強化學習之聚合商價格策略應用於再生能源市場 (Deep Reinforcement Learning Based Pricing Strategy of Aggregators Considering Renewable Energy)
NTHU
NDLTD
2.17
深度強化學習(deep reinforcement learning)、智慧電網(smart grid)、能源聚合商(energy aggregator)、競價策略(pricing strategy)、能源交易(energy trading)、可再生能源(renewable energy)
深度強化學...
109
在多個環境...
在多個環境中使用混合CPPN-NEAT網絡的蛇形模組機器人的運動控制 (Locomotion Control of a Snake-Like Modular Robot Using Mixed CPPN-NEAT Networks in Multiple Environments)
NTHU
NDLTD
3.16
神經進化演算法(neuroevolution algorithm)、蛇形運動(serpentine locomotion)、多目標基因演算法(multi-objective genetic algorithm)、蛇形模組機器人(snake-like modular robot)
神經進化演...
109
多目標強化...
多目標強化學習與模糊推論系統應用於基於偏好之蛇型模組機器人節能步行優化 (Preference Based Energy-Efficient Gait Optimization of Snake-Like Modular Robots Using Multi-objective Reinforcement Learning and Fuzzy Inference System)
NTHU
NDLTD
碩(提早入學)2.65
模組機器人(Modular robot (MR))、多目標強化學習(multi-objective reinforcement learning (MORL))、步態優化(gait optimization)、能源效率(energy-efficient)、蛇行模組機器人(snakelike MR)、模糊 推理系統(fuzzy inference system (FIS))
模組機器人...
109
多目標資源...
多目標資源分配應用於下行 OFDMA 系統之能源成本與吞吐量 (Multiobjective Resource Allocation for Energy Cost and Throughput in Downlink OFDMA Systems)
NTHU
NDLTD
3.09
能源管理系統(Energy management system)、資源分配(resource allocation)、能源捕獲(energy harvesting)、多目標最佳化(multiobjective optimization)、模型預測控制(model predictive control)
能源管理系...
109
多目標模型...
多目標模型預測控制應用於具有不確定性下住宅需量反應管理 (Multiobjective Model Predictive Control for Residential Demand Response Management Under Uncertainty)
NTHU
NDLTD
3.09
住宅能源管理系統(Home energy management system)、模型預測控制(Model predictive control)、多目標模型預測控制(Multiobjective model predictive control)、需量反應(Demand response)、智慧家庭(Smart home)
住宅能源管...
108
基於模型多...
基於模型多智能體強化學習應用於點對點能源共享居家社區 (Model-Based Multi-Agent Reinforcement Learning for Peer-to-Peer Energy Sharing in Residential Community)
NTHU
NDLTD
1.97
能源管理系統(Energy Management System)、點對點能源共享(Peer-to-Peer Energy Sharing)、能源交易(Energy Trading)、智慧電網(Smart Grid)、多智能體強化學習(Multi-Agent Reinforcement Learning)
能源管理系...
108
多目標強化...
多目標強化學習方法應用於用戶偏好之家庭能源管理需量反應 (User Preference Based Demand Response for Home Energy Management Using Multiobjective Reinforcement Learning)
NTHU
NDLTD
1.97
能源管理系統(Energy Management System)、強化學習(Reinforcement Learning)、多目標強化學習(Multiobjective Reinforcement Learning)、需量反應(Demand Response)、智慧家庭(Smart Home)
能源管理系...
108
多智能體強...
多智能體強化學習方法應用於再生能源交易情境 (Hybrid Bidding Scheme for Renewable Energy Trading Using Multiagent Q-Learning)
NTHU
NDLTD
2.71
能源聚合(Energy Aggregator)、再生能源交易(Renewable Energy Trading)、市場競價策略(Bidding Strategy)、多智能體強化學習(Multiagent Reinforcement Learning)
能源聚合(...
108
學習式時間...
學習式時間分配方法應用於工業化農業之無線電力驅動通訊網路 (Learning Based Time Allocation for Wireless Powered Communication Network in Industrial Agriculture)
NTHU
NDLTD
2.71
能量收集(Energy harvest)、工業化農業(industrial agriculture)、學習式時間分配(learning based time allocation)、精準農業(precision agriculture)、無線電力驅動通訊 網路(wireless powered communication network)、無線能量傳輸(wireless power transfer)
能量收集(...
108
動態多目標...
動態多目標最佳化方法應用於感知無線電物聯網之能源使用與頻譜分配 (Dynamic Multiobjective Approach to Power and Spectrum Allocation in Cognitive Radio Based Internet of Things)
NTHU
NDLTD
2.36
動態多目標最佳化(Dynamic multiobjective optimization)、能源效率(energy efficiency)、公平性(fairness)、頻譜利用率(spectrum utilization)、資源分配(resource allocation)、物聯網(Internet of Things (IoT))、感知無線電(cognitive radio (CR))
動態多目標...