論文の概要: Constrained Model-Free Reinforcement Learning for Process Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07925v2
• Date: Wed, 14 Apr 2021 12:11:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 01:09:02.921133
• Title: Constrained Model-Free Reinforcement Learning for Process Optimization
• Title（参考訳）: 制約付きモデルフリー強化学習によるプロセス最適化
• Authors: Elton Pan, Panagiotis Petsagkourakis, Max Mowbray, Dongda Zhang, Antonio del Rio-Chanona
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、非線形最適制御問題を扱うための制御手法である。 展示された約束にもかかわらず、RLは産業的な実践への顕著な翻訳をまだ見ていない。 確率の高い共同確率制約の満足度を保証できる「オークル」支援型制約付きQ-ラーニングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) is a control approach that can handle nonlinear stochastic optimal control problems. However, despite the promise exhibited, RL has yet to see marked translation to industrial practice primarily due to its inability to satisfy state constraints. In this work we aim to address this challenge. We propose an 'oracle'-assisted constrained Q-learning algorithm that guarantees the satisfaction of joint chance constraints with a high probability, which is crucial for safety critical tasks. To achieve this, constraint tightening (backoffs) are introduced and adjusted using Broyden's method, hence making them self-tuned. This results in a general methodology that can be imbued into approximate dynamic programming-based algorithms to ensure constraint satisfaction with high probability. Finally, we present case studies that analyze the performance of the proposed approach and compare this algorithm with model predictive control (MPC). The favorable performance of this algorithm signifies a step toward the incorporation of RL into real world optimization and control of engineering systems, where constraints are essential in ensuring safety.
• Abstract（参考訳）: 強化学習 (rl) は非線形確率的最適制御問題を扱うための制御手法である。 しかし、その約束にもかかわらず、RLは国家の制約を満たすことができないため、産業的な実践への顕著な翻訳をまだ見ていない。 この作業では、この問題に対処することを目指しています。 そこで本研究では,協調的確率制約の満足度を高い確率で保証する「オラクル」支援制約付きq-learningアルゴリズムを提案する。 これを実現するために、ブロイデン法を用いて制約引き締め(バックオフ)を導入し、調整し、自己調整する。 これにより、近似動的プログラミングベースのアルゴリズムに埋め込むことができ、高い確率で制約満足度を確保することができる。 最後に,提案手法の性能を解析し,このアルゴリズムをモデル予測制御(mpc)と比較するケーススタディを提案する。 このアルゴリズムの好ましい性能は、安全確保に制約が不可欠である実世界の工学システムの最適化と制御にRLを組み込むことへの一歩である。

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