論文の概要: A Survey on Reinforcement Learning in Aviation Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02147v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 21:10:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 17:36:47.526025
• Title: A Survey on Reinforcement Learning in Aviation Applications
• Title（参考訳）: 航空応用における強化学習に関する調査研究
• Authors: Pouria Razzaghi and Amin Tabrizian and Wei Guo and Shulu Chen and Abenezer Taye and Ellis Thompson and Alexis Bregeon and Ali Baheri and Peng Wei
• Abstract要約: 強化学習は、シーケンシャルな意思決定問題を定式化し解決するための、データ駆動の学習ベースのフレームワークを提供する。 RLフレームワークは、航空業界におけるデータ可用性と計算能力の大幅な改善により、有望になった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.7528776426748625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Compared with model-based control and optimization methods, reinforcement learning (RL) provides a data-driven, learning-based framework to formulate and solve sequential decision-making problems. The RL framework has become promising due to largely improved data availability and computing power in the aviation industry. Many aviation-based applications can be formulated or treated as sequential decision-making problems. Some of them are offline planning problems, while others need to be solved online and are safety-critical. In this survey paper, we first describe standard RL formulations and solutions. Then we survey the landscape of existing RL-based applications in aviation. Finally, we summarize the paper, identify the technical gaps, and suggest future directions of RL research in aviation.
• Abstract（参考訳）: モデルベース制御と最適化手法と比較して、強化学習(RL)は、シーケンシャルな意思決定問題を定式化し解決するためのデータ駆動型学習ベースのフレームワークを提供する。 RLフレームワークは、航空業界におけるデータ可用性と計算能力の大幅な改善により、有望になった。 多くの航空ベースのアプリケーションは、逐次的な意思決定問題として定式化や処理が可能である。 いくつかはオフライン計画の問題であり、その他はオンラインで解決する必要がある。 本稿では,まず標準 rl 定式化と解法について述べる。 次に,航空における既存のRLベースアプリケーションの状況を調査した。 最後に、本論文を要約し、技術的ギャップを特定し、航空におけるRL研究の今後の方向性を提案する。

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