論文の概要: Multi-Agent Reinforcement Learning for Adaptive Mesh Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00801v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 00:41:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 12:42:58.169612
• Title: Multi-Agent Reinforcement Learning for Adaptive Mesh Refinement
• Title（参考訳）: 適応メッシュ微細化のためのマルチエージェント強化学習
• Authors: Jiachen Yang, Ketan Mittal, Tarik Dzanic, Socratis Petrides, Brendan Keith, Brenden Petersen, Daniel Faissol, Robert Anderson
• Abstract要約: 完全協調型マルコフゲームとしてアダプティブメッシュリファインメント(AMR)の新たな定式化を提案する。 VDGN(Value Decomposition Graph Network)と呼ばれる新しい深層マルチエージェント強化学習アルゴリズムを設計する。 VDGNポリシは,グローバルエラーおよびコスト指標において,エラーしきい値に基づくポリシよりも大幅に優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.72127385405445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adaptive mesh refinement (AMR) is necessary for efficient finite element simulations of complex physical phenomenon, as it allocates limited computational budget based on the need for higher or lower resolution, which varies over space and time. We present a novel formulation of AMR as a fully-cooperative Markov game, in which each element is an independent agent who makes refinement and de-refinement choices based on local information. We design a novel deep multi-agent reinforcement learning (MARL) algorithm called Value Decomposition Graph Network (VDGN), which solves the two core challenges that AMR poses for MARL: posthumous credit assignment due to agent creation and deletion, and unstructured observations due to the diversity of mesh geometries. For the first time, we show that MARL enables anticipatory refinement of regions that will encounter complex features at future times, thereby unlocking entirely new regions of the error-cost objective landscape that are inaccessible by traditional methods based on local error estimators. Comprehensive experiments show that VDGN policies significantly outperform error threshold-based policies in global error and cost metrics. We show that learned policies generalize to test problems with physical features, mesh geometries, and longer simulation times that were not seen in training. We also extend VDGN with multi-objective optimization capabilities to find the Pareto front of the tradeoff between cost and error.
• Abstract（参考訳）: アダプティブメッシュ改良(Adaptive Mesh refinement, AMR)は、複雑な物理現象の効率的な有限要素シミュレーションに必要であり、空間や時間によって変化する高解像度または低解像度の必要性に基づいて、限られた計算予算を割り当てる。 本稿では,AMRを完全協調型マルコフゲームとして定式化し,各要素が局所情報に基づいて洗練・縮小の選択を行う独立したエージェントであることを示す。 本稿では,AMRがMARLにもたらす2つのコア課題,すなわちエージェントの生成と削除による没後クレジット割り当て,メッシュの多様性による非構造化観測を解くことを目的とした,新しい深層マルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムであるValue Decomposition Graph Network(VDGN)を設計する。 今回我々は, marl が将来複雑な特徴に遭遇する領域の予測的改良を可能にし, 局所的誤り推定子に基づく従来の手法では利用できない誤差コスト目標の全く新しい領域を解き放つことを初めて示す。 総合的な実験により、VDGNポリシーはグローバルエラーおよびコストメトリクスにおいてエラーしきい値に基づくポリシーを大幅に上回ることが示された。 学習政策は,物理的特徴やメッシュジオメトリ,トレーニングで見られない長いシミュレーション時間などの問題に対して一般化する。 また、VDGNを多目的最適化機能で拡張し、コストとエラーのトレードオフのParetoフロントを見つける。

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