The­sis - ­Rein­force­men­t ­Le­arnin­g ­für ­Ad­ap­ti­ve­ Hy­bri­d Stra­te­gy - Aus­wahl ­der ­Ener­gie­quel­le

AVL ist ist eines der weltweit führenden Mobilitäts-Technologieunternehmen für Entwicklung, Simulation und Testen von Antriebssystemen in der Automobilbranche und in anderen Industrien. Als globaler Technologieanbieter liefert das Unternehmen Konzepte, Lösungen und Methoden in den Bereichen E-Mobilität, ADAS und autonomes Fahren, Fahrzeugintegration, Digitalisierung, Virtualisierung, Big Data und vielen mehr. Wir vergeben eine Diplomarbeit mit dem Thema:

Ihr Aufgabenbereich:

• Aufbau des Simulation- und Model-in-the-Loop-Trainings Environments (Basis Framework ist bereits vorhanden)
• Untersuchung von State-of-the-Art-Reinforcement Learning Algorithmen zur Lösung des genannten Problems
• Definition von Reward-Functions basierend auf den gegebenen Kalibrierungszielen
• Entwicklung der RL-based Control Policies und Benchmarking mit bestehenden Lösungen
• Untersuchung und Implementierung geeigneter Performance Metriken zur Bewertung der Qualität der entwickelten Control Policies
• Bewertung des Trade-Off zwischen der Datenmenge, der Performance Model und der Rechenzeit (für das Training)

Ihr Profil:

• Kenntnisse zu den Themen Reinforcement Learning, stochastische Prozesse oder Autoencoder (z. B. Vorlesungen, Kurse usw.) wären von Vorteil
• Gute Kenntnisse in der Anwendung von Data-Science-Methoden
• Sehr gute Anwendungsfähigkeiten von Python
• Ausgeprägtes Qualitätsbewusstsein mit viel Liebe zum Detail
• Inskribiert auf einer Universität in ÖsterreichFür Labor- & Forschungstätigkeiten ist deine Anwesenheit an unserem Standort in Graz erforderlich