論文の概要: Swarm Reinforcement Learning For Adaptive Mesh Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00818v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 09:07:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 16:08:00.344954
• Title: Swarm Reinforcement Learning For Adaptive Mesh Refinement
• Title（参考訳）: 適応的メッシュリファインメントのためのSwarm強化学習
• Authors: Niklas Freymuth, Philipp Dahlinger, Tobias W\"urth, Luise K\"arger, Gerhard Neumann
• Abstract要約: 適応メッシュ精錬をSwarm強化学習問題として定式化する。 我々は任意の方程式系の信頼性と拡張性のある洗練戦略を学習する。 以上の結果から,従来のエラーベースのAMRリファインメント戦略と同等の精度で,学習ベースラインを向上し,改良品質を達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.017054986629846
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adaptive Mesh Refinement (AMR) is crucial for mesh-based simulations, as it allows for dynamically adjusting the resolution of a mesh to trade off computational cost with the simulation accuracy. Yet, existing methods for AMR either use task-dependent heuristics, expensive error estimators, or do not scale well to larger meshes or more complex problems. In this paper, we formalize AMR as a Swarm Reinforcement Learning problem, viewing each element of a mesh as part of a collaborative system of simple and homogeneous agents. We combine this problem formulation with a novel agent-wise reward function and Graph Neural Networks, allowing us to learn reliable and scalable refinement strategies on arbitrary systems of equations. We experimentally demonstrate the effectiveness of our approach in improving the accuracy and efficiency of complex simulations. Our results show that we outperform learned baselines and achieve a refinement quality that is on par with a traditional error-based AMR refinement strategy without requiring error indicators during inference.
• Abstract（参考訳）: アダプティブメッシュリファインメント(AMR)は、メッシュの解像度を動的に調整し、計算コストとシミュレーション精度のトレードオフを可能にするため、メッシュベースのシミュレーションには不可欠である。 しかし、既存のAMRの方法はタスク依存のヒューリスティックス、高価なエラー推定器を使うか、より大きなメッシュやより複雑な問題にうまくスケールしない。 本稿では、AMRをSwarm Reinforcement Learning問題として定式化し、メッシュの各要素を単純で均一なエージェントの協調システムの一部として見る。 この問題の定式化とエージェントワイド報酬関数とグラフニューラルネットワークを組み合わせることで、任意の方程式系の信頼性とスケーラブルな洗練戦略を学習することができる。 複雑なシミュレーションの精度と効率を改善するためのアプローチの有効性を実験的に実証した。 その結果,学習ベースラインを上回って,推論中にエラーインジケータを必要とせず,従来のエラーベースのamrリファインメント戦略と同等のリファインメント品質を達成できた。

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