論文の概要: An Embedded Feature Selection Framework for Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11064v1
• Date: Sun, 19 Jun 2022 07:03:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-25 22:10:34.599873
• Title: An Embedded Feature Selection Framework for Control
• Title（参考訳）: 制御のための組込み特徴選択フレームワーク
• Authors: Jiawen Wei, Fangyuan Wang, Wanxin Zeng, Wenwei Lin and Ning Gui
• Abstract要約: Dual-world Embedded Attentive Feature Selection (D-AFS) は、動的制御の下でシステムの最も関連性の高いセンサーを効率的に選択できる。 DRLの反応を2つの世界で分析することにより、D-AFSは各特徴のコントロールに対する重要性を定量的に識別することができる。 その結果、D-AFSは18.7%のドラッグダウンで最適化された5プローブレイアウトをうまく見つけることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.126171264016785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reducing sensor requirements while keeping optimal control performance is crucial to many industrial control applications to achieve robust, low-cost, and computation-efficient controllers. However, existing feature selection solutions for the typical machine learning domain can hardly be applied in the domain of control with changing dynamics. In this paper, a novel framework, namely the Dual-world embedded Attentive Feature Selection (D-AFS), can efficiently select the most relevant sensors for the system under dynamic control. Rather than the one world used in most Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms, D-AFS has both the real world and its virtual peer with twisted features. By analyzing the DRL's response in two worlds, D-AFS can quantitatively identify respective features' importance towards control. A well-known active flow control problem, cylinder drag reduction, is used for evaluation. Results show that D-AFS successfully finds an optimized five-probes layout with 18.7\% drag reduction than the state-of-the-art solution with 151 probes and 49.2\% reduction than five-probes layout by human experts. We also apply this solution to four OpenAI classical control cases. In all cases, D-AFS achieves the same or better sensor configurations than originally provided solutions. Results highlight, we argued, a new way to achieve efficient and optimal sensor designs for experimental or industrial systems. Our source codes are made publicly available at https://github.com/G-AILab/DAFSFluid.
• Abstract（参考訳）: センサ要求の低減と最適制御性能の維持は、ロバストで低コストで計算効率のよいコントローラを実現するために、多くの産業制御アプリケーションにとって不可欠である。 しかし、既存の一般的な機械学習領域の機能選択ソリューションは、ダイナミクスの変化を伴う制御領域にはほとんど適用できない。 本稿では,D-AFS(Dual World Embedded Attentive Feature Selection)と呼ばれる新しいフレームワークを用いて,動的制御下で,最も関連性の高いセンサを効率的に選択する。 多くのDeep Reinforcement Learning (DRL)アルゴリズムで使用される1つの世界ではなく、D-AFSは現実世界と、ねじれた特徴を持つ仮想ピアの両方を持っている。 2つの世界でDRLの反応を分析することで、D-AFSは各特徴の重要性を定量的に把握することができる。 良く知られたアクティブフロー制御問題であるシリンダー抵抗低減法を用いて評価を行う。 結果は、D-AFSが151プローブの最先端ソリューションよりも18.7 %のドラッグダウンと5 プローブのレイアウトよりも49.2 %の削減を達成できたことを示している。 このソリューションを4つのopenaiクラシックコントロールケースにも適用します。 いずれの場合も、D-AFSは元々提供されたソリューションと同じまたは優れたセンサー構成を実現する。 結果は、実験システムや産業システムのための効率的で最適なセンサー設計を実現する新しい方法を強調した。 ソースコードはhttps://github.com/G-AILab/DAFSFluid.comで公開されています。

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