近日，IEEE Power and Energy Society（国际电气与电子工程师协会电力与能源学会，简称IEEE PES）在官网上发布了2022年度IEEE Transactions on Smart Grid（《IEEE智能电网汇刊》）最佳论文评选结果。我校岳东教授团队的论文Multi-agent Deep Reinforcement Learning for HVAC Control in Commercial Buildings获评最佳论文（评选范围包括《IEEE智能电网汇刊》近三年发表的千余篇论文，从中选取五篇），并在五篇最佳论文中排序第一。南邮自动化学院、人工智能学院余亮教授为论文第一作者，岳东教授为论文通信作者，论文合作单位包括西安交通大学和华中科技大学。

　　论文研究了考虑区域随机占用、热舒适以及空气质量舒适情况下多区域商业建筑暖通空调系统能量成本最小化问题。针对多重不确定性、多时空耦合、高维离散解空间、室内热动态性模型未知以及非凸不可分离目标函数带来的挑战，论文首次设计了基于多智能体注意力深度强化学习的暖通空调系统在线运行优化方法。所提方法无需知晓不确定性参数的任何先验信息和明确的建筑热动态性模型，具有高效性、鲁棒性和可扩展性。

　　《IEEE智能电网汇刊》是电力与能源领域的国际顶级学术期刊，由IEEE通信学会、计算智能学会、计算机学会、控制系统学会等十个学会共同提供技术支持。论文发表后产生了广泛的国际影响，被加州理工学院、哈佛大学、加州大学伯克利分校、橡树岭国家实验室、牛津大学、帝国理工学院、瑞典皇家理工学院、苏黎世联邦理工学院、南洋理工大学、新加坡国立大学、清华大学等三十余所世界名校和科研机构正面引用。

　　报道原文链接：https://ieee-pes.org/wp-content/uploads/2023/11/2022-Outstanding-Papers.pdf

（撰稿：余亮　初审：蔡志匡、戴修斌　编辑：王存宏　审核：张丰）