Thesis

Externe Abschlussarbeit: Imitation Learning für die Smart-Home-Anwendung

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Über

Imitation Learning ist ein zweistufiger Ansatz, um (1) Umgebungsdynamiken zu lernen und (2) aus diesen Umgebungsdynamiken einen selbstagierenden Agenten zu entwickeln. Dieser Ansatz kann genutzt werden, um, im Kontext Smart-Home, adaptive Gebäudesteuerungen zu entwickeln. Ziel dieser Arbeit ist es, mittels des zweistufigen Ansatzes, einen selbstständig agierenden Agenten zur Gebäudesteuerung zu entwickeln und mit bestehenden Gebäudeautomationsalgorithmen, wie Zeitsteuerung oder State Machines, sinnvoll zu vergleichen.