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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11111v2
• Date: Mon, 12 May 2025 15:37:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-15 15:30:05.195029
• 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 Donâncio, Laurent Vercouter, Harald Roclawski,
• Abstract要約: 実世界の配水施設において,ポンプスケジューリング問題に基づくテストベッドを導入する。 テストベッドには,現実的なシミュレータ,人力制御による3年間の高解像度(1分間)操作データ,ベースラインRLタスクの定式化が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12289361708127873
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Deep Reinforcement Learning (DRL) has demonstrated impressive results in domains such as games and robotics, where task formulations are well-defined. However, few DRL benchmarks are grounded in complex, real-world environments, where safety constraints, partial observability, and the need for hand-engineered task representations pose significant challenges. To help bridge this gap, we introduce a testbed based on the pump scheduling problem in a real-world water distribution facility. The task involves controlling pumps to ensure a reliable water supply while minimizing energy consumption and respecting the constraints of the system. Our testbed includes a realistic simulator, three years of high-resolution (1-minute) operational data from human-led control, and a baseline RL task formulation. This testbed supports a wide range of research directions, including offline RL, safe exploration, inverse RL, and multi-objective optimization.
• Abstract（参考訳）: Deep Reinforcement Learning (DRL)は、タスクの定式化が適切に定義されているゲームやロボティクスなどの分野において、印象的な結果を実証している。 しかしながら、DRLベンチマークは、安全性の制約、部分的な可観測性、手作業によるタスク表現の必要性といった、複雑な実世界の環境において基礎を置いているものはほとんどない。 このギャップを埋めるために,実世界の配水施設におけるポンプスケジューリング問題に基づくテストベッドを導入する。 エネルギー消費を最小化し、システムの制約を尊重しながら、信頼できる給水を確保するためにポンプを制御する。 テストベッドには,現実的なシミュレータ,人力制御による3年間の高解像度(1分間)操作データ,ベースラインRLタスクの定式化が含まれている。 このテストベッドは、オフラインRL、安全な探索、逆RL、多目的最適化など、幅広い研究方向をサポートしている。

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