論文の概要: Comparative analysis of machine learning methods for active flow control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11664v2
• Date: Fri, 25 Feb 2022 08:38:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-28 12:06:27.063596
• Title: Comparative analysis of machine learning methods for active flow control
• Title（参考訳）: アクティブフロー制御のための機械学習手法の比較解析
• Authors: Fabio Pino, Lorenzo Schena, Jean Rabault, Alexander Kuhnle and Miguel A. Mendez
• Abstract要約: 遺伝的プログラミング(GP)と強化学習(RL)はフロー制御において人気を集めている。 この研究は2つの比較分析を行い、地球規模の最適化手法に対して最も代表的なアルゴリズムのいくつかをベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.53767050487434
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning frameworks such as Genetic Programming (GP) and Reinforcement Learning (RL) are gaining popularity in flow control. This work presents a comparative analysis of the two, bench-marking some of their most representative algorithms against global optimization techniques such as Bayesian Optimization (BO) and Lipschitz global optimization (LIPO). First, we review the general framework of the flow control problem, linking optimal control theory with model-free machine learning methods. Then, we test the control algorithms on three test cases. These are (1) the stabilization of a nonlinear dynamical system featuring frequency cross-talk, (2) the wave cancellation from a Burgers' flow and (3) the drag reduction in a cylinder wake flow. Although the control of these problems has been tackled in the recent literature with one method or the other, we present a comprehensive comparison to illustrate their differences in exploration versus exploitation and their balance between `model capacity' in the control law definition versus `required complexity'. We believe that such a comparison opens the path towards hybridization of the various methods, and we offer some perspective on their future development in the literature of flow control problems.
• Abstract（参考訳）: 遺伝的プログラミング(gp)や強化学習(rl)といった機械学習フレームワークがフロー制御で人気を集めている。 本研究は,bayesian optimization (bo) やlipschitz global optimization (lipo) といった大域的最適化手法に対して,最も代表的なアルゴリズムのいくつかをベンチマークし,両者の比較分析を行う。 まず, 最適制御理論とモデルフリー機械学習法を結びつけ, フロー制御問題の一般的な枠組みについて検討する。 そして、3つのテストケースで制御アルゴリズムをテストする。 1) 周波数クロストークを特徴とする非線形力学系の安定化, (2) バーガース流からのウェーブキャンセリング, (3) シリンダ後流における抗力低減などである。 これらの問題に対するコントロールは,近年の文献において,いずれかの手法で取り組まれているが,本論文では,探索と搾取の違いと,制御法定義における「モデル能力」と「要求複雑性」とのバランスを包括的に比較する。 このような比較が様々な手法のハイブリダイゼーションへの道を開くと信じており、フロー制御問題の文献における今後の発展を展望する。

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