Managing short-term hydropower production with a multi-agent reinforcement learning model

Yoan Villeneuve, Sara Séguin, Miguel F. Anjos et Kenjy Demeester

Rapport technique (2026)

Un lien externe est disponible pour ce document

Département:	Département de mathématiques et de génie industriel
Centre de recherche:	GERAD - Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions
URL de PolyPublie:	https://publications.polymtl.ca/82032/
Numéro du rapport:	G-2026-37
URL officielle:	https://www.gerad.ca/fr/papers/G-2026-37
Date du dépôt:	11 sept. 2026 11:57
Dernière modification:	11 sept. 2026 11:57

Citer en APA 7:	Villeneuve, Y., Séguin, S., Anjos, M. F., & Demeester, K. (2026). Managing short-term hydropower production with a multi-agent reinforcement learning model. (Rapport technique n° G-2026-37). https://www.gerad.ca/fr/papers/G-2026-37
APA 7 (HTML)ASCII CitationAtomBibTeXDOIsDublin CoreEndNote (.ENW)MARC (ISO 2709/UTF-8) (.MRC)MARC (UTF-8) (.MRK8)MARC XMLMPEG-21 DIDLMultiline CSVOAI-ORE Resource Map (Atom Format)OPENAIREOpenURL ContextObjectOpenURL ContextObject in SpanRDF+N-TriplesRDF+N3RDF+XMLReferReference Manager (.RIS)Simple Metadata

Statistiques

Actions réservées au personnel