論文の概要: Optimizing Industrial HVAC Systems with Hierarchical Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08112v1
• Date: Fri, 16 Sep 2022 18:00:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 17:35:00.638482
• Title: Optimizing Industrial HVAC Systems with Hierarchical Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 階層型強化学習による産業用HVACシステムの最適化
• Authors: William Wong, Praneet Dutta, Octavian Voicu, Yuri Chervonyi, Cosmin Paduraru, Jerry Luo
• Abstract要約: 産業用冷却システムの最適化のために強化学習技術が開発され、省エネが図られている。 産業制御における大きな課題は、機械の制約により現実世界で実現可能な学習行動である。 動作時間尺度に応じて動作のサブセットを制御する複数のエージェントによる階層的強化学習を使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7489518849687256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) techniques have been developed to optimize industrial cooling systems, offering substantial energy savings compared to traditional heuristic policies. A major challenge in industrial control involves learning behaviors that are feasible in the real world due to machinery constraints. For example, certain actions can only be executed every few hours while other actions can be taken more frequently. Without extensive reward engineering and experimentation, an RL agent may not learn realistic operation of machinery. To address this, we use hierarchical reinforcement learning with multiple agents that control subsets of actions according to their operation time scales. Our hierarchical approach achieves energy savings over existing baselines while maintaining constraints such as operating chillers within safe bounds in a simulated HVAC control environment.
• Abstract（参考訳）: 産業用冷却システムを最適化するために強化学習(rl)技術が開発され、従来のヒューリスティックな政策と比較してかなりの省エネルギーを提供している。 産業制御における大きな課題は、機械の制約により現実世界で実現可能な学習行動である。 例えば、特定のアクションは数時間毎にのみ実行されるが、他のアクションはより頻繁に実行される。 広範な報酬工学と実験がなければ、RLエージェントは機械の現実的な操作を学ばない。 これを解決するために,複数のエージェントによる階層的強化学習を用い,操作時間尺度に応じて動作のサブセットを制御する。 我々の階層的アプローチは、シミュレーションされたHVAC制御環境において、安全な境界内での冷却器の運転などの制約を維持しながら、既存のベースラインに対する省エネを実現する。

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