論文の概要: NEORL: NeuroEvolution Optimization with Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07057v1
- Date: Wed, 1 Dec 2021 17:55:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-19 16:01:58.896679
- Title: NEORL: NeuroEvolution Optimization with Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: NEORL:強化学習による神経進化最適化
- Authors: Majdi I. Radaideh, Katelin Du, Paul Seurin, Devin Seyler, Xubo Gu,
Haijia Wang, Koroush Shirvan
- Abstract要約: マサチューセッツ工科大学で開発された強化学習(NEORL)を用いたオープンソースのNeuroEvolution OptimizationのためのPythonフレームワークを提案する。
NEORLは進化計算、強化学習によるニューラルネットワーク、ハイブリッド神経進化アルゴリズムといった分野における最先端アルゴリズムのグローバルな最適化インターフェースを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8312466807725921
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present an open-source Python framework for NeuroEvolution Optimization
with Reinforcement Learning (NEORL) developed at the Massachusetts Institute of
Technology. NEORL offers a global optimization interface of state-of-the-art
algorithms in the field of evolutionary computation, neural networks through
reinforcement learning, and hybrid neuroevolution algorithms. NEORL features
diverse set of algorithms, user-friendly interface, parallel computing support,
automatic hyperparameter tuning, detailed documentation, and demonstration of
applications in mathematical and real-world engineering optimization. NEORL
encompasses various optimization problems from combinatorial, continuous, mixed
discrete/continuous, to high-dimensional, expensive, and constrained
engineering optimization. NEORL is tested in variety of engineering
applications relevant to low carbon energy research in addressing solutions to
climate change. The examples include nuclear reactor control and fuel cell
power production. The results demonstrate NEORL competitiveness against other
algorithms and optimization frameworks in the literature, and a potential tool
to solve large-scale optimization problems. More examples and benchmarking of
NEORL can be found here: https://neorl.readthedocs.io/en/latest/index.html
- Abstract（参考訳）: マサチューセッツ工科大学で開発された強化学習(NEORL)を用いたオープンソースのNeuroEvolution OptimizationのためのPythonフレームワークを提案する。
NEORLは進化計算、強化学習によるニューラルネットワーク、ハイブリッド神経進化アルゴリズムといった分野における最先端アルゴリズムのグローバルな最適化インターフェースを提供する。
neorlは、様々なアルゴリズムセット、ユーザフレンドリーなインターフェース、並列コンピューティングサポート、自動ハイパーパラメータチューニング、詳細なドキュメント、数学的および実世界のエンジニアリング最適化におけるアプリケーションのデモンストレーションを備えている。
NEORLは、組合せ、連続、混合離散/連続、高次元、高価、制約付きエンジニアリング最適化など、様々な最適化問題を含んでいる。
NEORLは、気候変動対策における低炭素エネルギー研究に関連する様々な工学的応用で試験されている。
例えば、原子炉の制御や燃料電池の発電などである。
この結果は,他のアルゴリズムや最適化フレームワークに対するneorlの競争力を示し,大規模最適化問題を解決する潜在的なツールである。
NEORLのさらなる例とベンチマークは以下の通りである。
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