Monsieur LIANG GUO / Docteur
Enseignement et recherche, enseignement supérieur*Recherche en milieu académique*
Coordonnées
Emplois
Recherche : NON
Doctorat
Titre : Automatique
1ère inscription en thèse : 1 octobre 2020 / 2A
Ecole doctorale : Mathématiques et Informatique de Marseille
Date de soutenance de thèse : 20 décembre 2023
Sujet : Stratégie de gestion de l'énergie basée sur l'apprentissage par renforcement flou pour les véhicules électriques hybrides à pile à combustible
Directeur de thèse : OUTBIB Rachid
Co-directeur : LI Zhongliang
Unité de recherche : LIS Laboratoire d'Informatique et Systèmes
Master
Titre : Master
avril 2020 - Université polytechnique du Nord-ouest
Production scientifique
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Function Approximation Reinforcement Learning of Energy Management with the Fuzzy REINFORCE for Fuel Cell Hybrid Electric Vehicles
Energy and AI, 2023
Liang GUO, Zhongliang LI, Rachid OUTBIB, Fei GAO
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666546823000186?via%3Dihub
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A Lifetime Extended Energy Management Strategy for Fuel Cell Hybrid Electric Vehicles via Self-Learning Fuzzy Reinforcement Learning
2022 10th International Conference on Systems and Control (ICSC), 2022
Liang GUO, Zhongliang LI, Rachid OUTBIB
https://ieeexplore.ieee.org/document/9993916/
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Fuzzy REINFORCE: A Fuzzy Policy Gradient Reinforcement Learning based Energy Management Strategy for Fuel Cell Hybrid Electric Vehicles
The 3rd International Conference on Energy and AI (ICEAI2022), 2022
Liang GUO; Zhonglaing LI; Rachid OUTBIB
http://www.energy-ai.org/
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Fuzzy Rule Value Reinforcement Learning based Energy Management Strategy for Fuel Cell Hybrid Electric Vehicles
IECON 2022–48th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 2022
Liang GUO; Zhongliang LI; Rachid OUTBIB
https://iecon2022.org/
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Reinforcement Learning based Energy Management for Fuel Cell Hybrid Electric Vehicles
IECON 2021–47th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 2021
Liang GUO; Zhongliang LI; Rachid OUBIB
DOI: 10.1109/IECON48115.2021.9589725
Langues
Anglais : C1 - Avancé
Français : A1 - Débutant
Chinois : C2 - Maternel