論文の概要: The reinforcement learning-based multi-agent cooperative approach for the adaptive speed regulation on a metallurgical pickling line

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06933v2
• Date: Sat, 2 Apr 2022 10:17:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 09:07:48.603484
• Title: The reinforcement learning-based multi-agent cooperative approach for the adaptive speed regulation on a metallurgical pickling line
• Title（参考訳）: 強化学習に基づく多エージェント協調手法による金属製ピッキングラインの適応速度制御
• Authors: Anna Bogomolova, Kseniia Kingsep and Boris Voskresenskii
• Abstract要約: 提案手法は,基本アルゴリズムとしての数学的モデリングと協調型マルチエージェント強化学習システムを組み合わせたものである。 我々は、重工業における現実的なタスクに対して、Deep Q-Learningをどのように適用できるかを実証し、既存の自動化システムを大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a holistic data-driven approach to the problem of productivity increase on the example of a metallurgical pickling line. The proposed approach combines mathematical modeling as a base algorithm and a cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) system implemented such as to enhance the performance by multiple criteria while also meeting safety and reliability requirements and taking into account the unexpected volatility of certain technological processes. We demonstrate how Deep Q-Learning can be applied to a real-life task in a heavy industry, resulting in significant improvement of previously existing automation systems.The problem of input data scarcity is solved by a two-step combination of LSTM and CGAN, which helps to embrace both the tabular representation of the data and its sequential properties. Offline RL training, a necessity in this setting, has become possible through the sophisticated probabilistic kinematic environment.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,金属ピッキングラインの例として,生産性向上問題に対する総合的なデータ駆動アプローチを提案する。 提案手法は,ベースアルゴリズムとしての数学的モデリングと,複数の基準による性能向上や安全性・信頼性要件の充足,特定の技術プロセスの予期せぬボラティリティを考慮した協調型マルチエージェント強化学習(marl)システムを組み合わせたものである。 本稿では,重工業における実生活課題への深層Q-Learningの適用を実証し,従来の自動化システムの大幅な改善を実現するとともに,LSTMとCGANの2段階の組み合わせによって入力データの不足を解消し,データの表象表現とその逐次特性を両立させる。 この環境で必要となるオフラインRLトレーニングは、高度な確率的運動環境を通じて可能になっている。

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