Reinforcement learning-enhanced multi-objective optimization for sustainable coal blending in thermal power plants

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	PLoS One vol. 20, no. 9 (Sep 2025), p. e0331208
Hlavní autor:	Li, Zhongfeng
Další autoři:	Liu, Lei, Zhao, Zhenlong, Mu, Shujie, Li, Dong, Zhuo, Yuting
Vydáno:	Public Library of Science
Témata:	China Pollutants Thermal power plants Algorithms Thermoelectricity Mutation Optimization Multiple objective analysis Machine learning Carbon dioxide Pareto optimum Energy consumption Industrial plant emissions Mathematical programming Coal Power plants Blending Thermodynamics Thermal power Performance measurement Genetic algorithms Limestone Carbon dioxide emissions Decision making Objective function Learning Linear programming Mutation rates Real time Coal-fired power plants Slagging Immunoglobulin D Combustion efficiency Ash Economic
On-line přístup:	Citation/Abstract Full Text Full Text - PDF
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!