本书深入探讨了数据中心领域的十大前沿主题，包括能效优化、任务分配、冷却控制等，关注点在于数字孪生技术和深度强化学习在这些领域的应用。书中详细剖析了数据中心能效的关键挑战，探讨了深度强化学习在任务分配和冷却控制中的创新应用。同时，也介绍了数字孪生技术在数据中心运维优化中的重要性，以及机器学习在绿色冷却控制和智能电网管理等方面的应用。此外，还深入探讨了数据中心可持续性发展的策略和实践，以及机器学习在电力存储系统和电能存储材料探索中的应用，旨在为读者提供思考和应用的启示。

第一章数据中心能效优化
1.1引言
1.2相关工作
1.2.1基于时间驱动的优化方法
1.2.2基于事件驱动的优化方法
1.3问题表述
1.3.1系统架构
1.3.2系统模型
1.3.3问题表述
1.4基于DRL的联合优化算法
1.4.1DRL用于离散和连续动作空间
1.4.2参数化动作空间DQN(PADQN)
1.4.3双时间尺度控制
1.5评估
1.5.1实验设置
1.5.2性能指标
1.5.3基准算法
1.5.4 PADQN训练结果
1.5.5性能对比
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