論文の概要: A Comparative Study of Deep Reinforcement Learning-based Transferable Energy Management Strategies for Hybrid Electric Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11514v1
• Date: Tue, 22 Feb 2022 03:18:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-25 07:36:24.560725
• Title: A Comparative Study of Deep Reinforcement Learning-based Transferable Energy Management Strategies for Hybrid Electric Vehicles
• Title（参考訳）: ハイブリッド電気自動車の深部強化学習に基づく伝達可能エネルギー管理手法の比較検討
• Authors: Jingyi Xu, Zirui Li, Li Gao, Junyi Ma, Qi Liu and Yanan Zhao
• Abstract要約: ハイブリッド電気自動車(HEV)におけるエネルギマネジメント戦略(EMS)の課題 運転サイクルを変更すると、ネットワークが再トレーニングされる。 EMSを選択するより効率的な方法は、深層強化学習(DRL)と移行学習を組み合わせることで、あるドメインの知識を他の新しいドメインに転送することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.32065215070386
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The deep reinforcement learning-based energy management strategies (EMS) has become a promising solution for hybrid electric vehicles (HEVs). When driving cycles are changed, the network will be retrained, which is a time-consuming and laborious task. A more efficient way of choosing EMS is to combine deep reinforcement learning (DRL) with transfer learning, which can transfer knowledge of one domain to the other new domain, making the network of the new domain reach convergence values quickly. Different exploration methods of RL, including adding action space noise and parameter space noise, are compared against each other in the transfer learning process in this work. Results indicate that the network added parameter space noise is more stable and faster convergent than the others. In conclusion, the best exploration method for transferable EMS is to add noise in the parameter space, while the combination of action space noise and parameter space noise generally performs poorly. Our code is available at https://github.com/BIT-XJY/RL-based-Transferable-EMS.git.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習に基づくエネルギー管理戦略(EMS)はハイブリッド電気自動車(HEV)にとって有望なソリューションとなっている。 運転サイクルが変更されると、ネットワークが再トレーニングされる。 EMSを選択するより効率的な方法は、深層強化学習(DRL)と転送学習を組み合わせることで、あるドメインの知識を他のドメインに転送し、新しいドメインのネットワークが収束値に素早く到達できるようにすることである。 本研究におけるトランスファー学習過程において、動作空間ノイズとパラメータ空間ノイズの付加を含むrlの異なる探索手法を比較検討した。 その結果,ネットワーク付加パラメータ空間雑音は,他よりも安定で収束が速いことがわかった。 結論として, トランスファー可能なemsの最適探索方法はパラメータ空間にノイズを加えることであり, 動作空間ノイズとパラメータ空間ノイズの組み合わせは一般的には不十分である。 私たちのコードはhttps://github.com/BIT-XJY/RL-based-Transferable-EMS.gitで利用可能です。

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