論文の概要: The Pump Scheduling Problem: A Real-World Scenario for Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11111v1
• Date: Thu, 20 Oct 2022 09:16:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 14:05:00.249454
• Title: The Pump Scheduling Problem: A Real-World Scenario for Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: ポンプスケジューリング問題:強化学習のための実世界シナリオ
• Authors: Henrique Don\^ancio and Laurent Vercouter and Harald Roclawski
• Abstract要約: 本研究では,実世界の給水施設のポンプスケジューリングに関する環境シミュレータと人的操作のデモンストレーションからなるテストベッドを公開する。 ポンプスケジューリング問題は、電力消費を制限しつつ、ポンプの供給をいつ行うかを決定する決定過程とみなすことができる。 出発点として,対処可能な課題の概要と課題のベースライン表現について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29005223064604074
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Deep Reinforcement Learning (DRL) has achieved remarkable success in scenarios such as games and has emerged as a potential solution for control tasks. That is due to its ability to leverage scalability and handle complex dynamics. However, few works have targeted environments grounded in real-world settings. Indeed, real-world scenarios can be challenging, especially when faced with the high dimensionality of the state space and unknown reward function. We release a testbed consisting of an environment simulator and demonstrations of human operation concerning pump scheduling of a real-world water distribution facility to facilitate research. The pump scheduling problem can be viewed as a decision process to decide when to operate pumps to supply water while limiting electricity consumption and meeting system constraints. To provide a starting point, we release a well-documented codebase, present an overview of some challenges that can be addressed and provide a baseline representation of the problem. The code and dataset are available at https://gitlab.com/hdonancio/pumpscheduling.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習(drl)はゲームなどのシナリオで顕著な成功を収め、制御タスクの潜在的なソリューションとして浮上している。 これはスケーラビリティを活用し、複雑なダイナミクスを処理できる能力のためです。 しかし、現実の環境を対象とする作品はほとんどない。 実際、実世界のシナリオは、特に状態空間の高次元性と未知の報酬関数に直面している場合、困難である。 本研究では,環境シミュレータと実世界の給水施設のポンプスケジューリングに関する人間操作の実演による実験台を公開し,研究を容易にする。 ポンプスケジューリング問題は、電力消費や整合システムの制約を抑えつつ、ポンプの供給をいつ行うかを決定する決定過程とみなすことができる。 出発点として、よく文書化されたコードベースをリリースし、対処可能ないくつかの課題の概要を示し、問題のベースライン表現を提供します。 コードとデータセットはhttps://gitlab.com/hdonancio/pumpschedulingで入手できる。

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