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针对基于生成对抗网络的Q学习能耗预测算法中,将传统Q学习算法,应用于大状态空间存在收敛速度慢以及非线性条件下能耗预测性能较差的问题,提出一种基于生成对抗网络的深度Q学习能耗预测算法(Deep Q-Learning Energy Consumption Prediction Algorithm Based on Generative Adversarial Networks,DGQL)。该算法引入深度神经网络,通过构建深度Q网络作为非线性函数逼近器去近似表示动作值函数,并利用深度Q网络值函数近似的方法解决传