論文の概要: Applicability and Challenges of Deep Reinforcement Learning for
Satellite Frequency Plan Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08015v2
- Date: Tue, 12 Jan 2021 16:40:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-07 04:44:07.746792
- Title: Applicability and Challenges of Deep Reinforcement Learning for
Satellite Frequency Plan Design
- Title（参考訳）: 衛星周波数計画設計における深部強化学習の適用性と課題
- Authors: Juan Jose Garau Luis, Edward Crawley and Bruce Cameron
- Abstract要約: 深層強化学習(DRL)モデルは、航空宇宙工学や通信を含む多くの産業でトレンドとなっている。
本稿では,DRLモデルの異なる要素のトレードオフと,それらが最終性能に与える影響について検討する。
DRLモデルはすべてのシナリオで他のモデルよりも優れており、各6つのコア要素に対する最善のアプローチは、運用環境の特徴に依存する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The study and benchmarking of Deep Reinforcement Learning (DRL) models has
become a trend in many industries, including aerospace engineering and
communications. Recent studies in these fields propose these kinds of models to
address certain complex real-time decision-making problems in which classic
approaches do not meet time requirements or fail to obtain optimal solutions.
While the good performance of DRL models has been proved for specific use cases
or scenarios, most studies do not discuss the compromises and generalizability
of such models during real operations. In this paper we explore the tradeoffs
of different elements of DRL models and how they might impact the final
performance. To that end, we choose the Frequency Plan Design (FPD) problem in
the context of multibeam satellite constellations as our use case and propose a
DRL model to address it. We identify 6 different core elements that have a
major effect in its performance: the policy, the policy optimizer, the state,
action, and reward representations, and the training environment. We analyze
different alternatives for each of these elements and characterize their
effect. We also use multiple environments to account for different scenarios in
which we vary the dimensionality or make the environment nonstationary. Our
findings show that DRL is a potential method to address the FPD problem in real
operations, especially because of its speed in decision-making. However, no
single DRL model is able to outperform the rest in all scenarios, and the best
approach for each of the 6 core elements depends on the features of the
operation environment. While we agree on the potential of DRL to solve future
complex problems in the aerospace industry, we also reflect on the importance
of designing appropriate models and training procedures, understanding the
applicability of such models, and reporting the main performance tradeoffs.
- Abstract（参考訳）: 深層強化学習(DRL)モデルの研究とベンチマークは、航空宇宙工学や通信を含む多くの産業でトレンドとなっている。
これらの分野での最近の研究は、古典的アプローチが時間要件を満たしていない、あるいは最適解を得ることができない、複雑なリアルタイム意思決定問題に対処するこの種のモデルを提案する。
DRLモデルの優れた性能は特定のユースケースやシナリオに対して証明されているが、ほとんどの研究は実際の運用においてそのようなモデルの妥協や一般化可能性について論じていない。
本稿では,DRLモデルの異なる要素のトレードオフと,それらが最終性能に与える影響について検討する。
そこで我々は、マルチビーム衛星コンステレーションをユースケースとして、周波数計画設計(FPD)問題を選択し、それに対処するためのDRLモデルを提案する。
ポリシ,ポリシオプティマイザ,状態,アクション,報酬表現,トレーニング環境という,パフォーマンスに大きな影響を与える6つのコア要素を特定した。
これらの要素ごとに異なる選択肢を分析し、その効果を特徴づける。
また、異なるシナリオを考慮に入れたり、環境を非定常にしたりするために、複数の環境も利用しています。
以上の結果から,DRLは実業務におけるFPD問題,特に意思決定の高速化に対処する潜在的手法である可能性が示唆された。
しかし、すべてのシナリオでDRLモデルが他のモデルよりも優れており、6つのコア要素のそれぞれに最適なアプローチは、運用環境の特徴に依存している。
航空産業における将来的な複雑な問題を解決するためのDRLの可能性について合意する一方で、適切なモデルや訓練手順を設計することの重要性、それらのモデルの適用性を理解し、主な性能トレードオフを報告することについても考察する。
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