論文の概要: Potential Impacts of Smart Homes on Human Behavior: A Reinforcement Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.13307v1
• Date: Fri, 26 Feb 2021 05:33:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-01 21:03:10.969231
• Title: Potential Impacts of Smart Homes on Human Behavior: A Reinforcement Learning Approach
• Title（参考訳）: スマートホームが人間の行動に与える影響 : 強化学習アプローチ
• Authors: Shashi Suman, Ali Etemad, Francois Rivest
• Abstract要約: 強化学習型スマートホーム内で様々な活動を行うことができる一連のヒューマンモデルをシミュレートします。 我々は、汎用的なヒトモデルで訓練されたスマートホームが、ヒトモデルの熱的嗜好を予測および学習できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.422257363944295
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We aim to investigate the potential impacts of smart homes on human behavior. To this end, we simulate a series of human models capable of performing various activities inside a reinforcement learning-based smart home. We then investigate the possibility of human behavior being altered as a result of the smart home and the human model adapting to one-another. We design a semi-Markov decision process human task interleaving model based on hierarchical reinforcement learning that learns to make decisions to either pursue or leave an activity. We then integrate our human model in the smart home which is based on Q-learning. We show that a smart home trained on a generic human model is able to anticipate and learn the thermal preferences of human models with intrinsic rewards similar to the generic model. The hierarchical human model learns to complete each activity and set optimal thermal settings for maximum comfort. With the smart home, the number of time steps required to change the thermal settings are reduced for the human models. Interestingly, we observe that small variations in the human model reward structures can lead to the opposite behavior in the form of unexpected switching between activities which signals changes in human behavior due to the presence of the smart home.
• Abstract（参考訳）: スマートホームが人間の行動に与える影響を調査することを目指しています。 そこで我々は,強化学習に基づくスマートホーム内で様々な活動を行うことができる一連の人間モデルをシミュレーションした。 そこで我々は,スマートホームと人間モデルが相互に適応することによって,人間の行動が変化する可能性を検討する。 我々は階層的強化学習に基づく半マルコフ決定プロセスのヒューマンタスクインターリービングモデルを設計し、アクティビティを追求または離脱するための意思決定を学習する。 そして、q-learningをベースにしたスマートホームに人間モデルを統合します。 汎用モデルを用いたスマートホームは,人間モデルに類似した本質的な報酬を持つ人間のモデルの熱的嗜好を予測し,学習することができることを示す。 階層的人間モデルは、各活動の完了を学習し、最大限の快適さのために最適な温度設定を設定する。 スマートホームでは、人間のモデルでは、温度設定を変更するために必要な時間ステップの数を減らします。 興味深いことに、人間のモデル報酬構造の小さな変化は、スマートホームの存在による人間の行動の変化を信号する活動間の予期せぬ切り替えの形で反対の行動につながる可能性があることを観察します。

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