論文の概要: Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning for Residential Load Scheduling under Data Governance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02784v2
• Date: Tue, 04 Mar 2025 09:54:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:10:30.017823
• Title: Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning for Residential Load Scheduling under Data Governance
• Title（参考訳）: データガバナンス下における住宅負荷スケジューリングのためのスケーラブルなマルチエージェント強化学習
• Authors: Zhaoming Qin, Nanqing Dong, Di Liu, Zhefan Wang, Junwei Cao,
• Abstract要約: マルチエージェント強化学習 (MARL) は, 協調型住宅負荷スケジューリング問題において, 顕著な進歩を遂げている。 MARLの最も一般的なパラダイムである集中型トレーニングは、通信制約のあるクラウドエッジ環境における大規模デプロイメントを制限する。 提案手法は,家庭の局所的な観察のみに基づく個人評論家の学習機能である,アクタ批判的手法に基づく。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.37556626581816
• License:
• Abstract: As a data-driven approach, multi-agent reinforcement learning (MARL) has made remarkable advances in solving cooperative residential load scheduling problems. However, centralized training, the most common paradigm for MARL, limits large-scale deployment in communication-constrained cloud-edge environments. As a remedy, distributed training shows unparalleled advantages in real-world applications but still faces challenge with system scalability, e.g., the high cost of communication overhead during coordinating individual agents, and needs to comply with data governance in terms of privacy. In this work, we propose a novel MARL solution to address these two practical issues. Our proposed approach is based on actor-critic methods, where the global critic is a learned function of individual critics computed solely based on local observations of households. This scheme preserves household privacy completely and significantly reduces communication cost. Simulation experiments demonstrate that the proposed framework achieves comparable performance to the state-of-the-art actor-critic framework without data governance and communication constraints.
• Abstract（参考訳）: データ駆動型アプローチであるマルチエージェント強化学習(MARL)は、協調的な住宅負荷スケジューリング問題の解決において顕著な進歩を遂げている。 しかし、MARLの最も一般的なパラダイムである集中型トレーニングは、通信制約のあるクラウドエッジ環境における大規模デプロイメントを制限する。 例えば、個々のエージェントをコーディネートする際の通信オーバーヘッドのコストが高く、プライバシの観点からデータガバナンスに従う必要がある。 本稿では,この2つの実践的問題に対処する新しいMARLソリューションを提案する。 提案手法は,家庭の局所的な観察のみに基づく個人評論家の学習機能である,アクタ批判的手法に基づく。 この方式は家庭のプライバシーを完全に保護し、通信コストを大幅に削減する。 シミュレーション実験により,提案フレームワークは,データガバナンスや通信制約を伴わずに,最先端のアクタ批判フレームワークに匹敵する性能を達成できることが実証された。

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