論文の概要: An adaptive safety layer with hard constraints for safe reinforcement
learning in multi-energy management systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08897v3
- Date: Mon, 6 Nov 2023 08:27:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-07 23:07:20.523283
- Title: An adaptive safety layer with hard constraints for safe reinforcement
learning in multi-energy management systems
- Title（参考訳）: 多エネルギー管理システムにおける安全強化学習のためのハード制約付き適応安全層
- Authors: Glenn Ceusters, Muhammad Andy Putratama, R\"udiger Franke, Ann Now\'e,
Maarten Messagie
- Abstract要約: 厳しい制約を保証した安全強化学習は、多エネルギー管理システムにとって有望な最適制御方向である。
I) OptLayerPolicy という OptLayer メソッドと SafeFallback メソッドを組み合わせて初期利用率を高める。
シミュレーションマルチエネルギーシステムを用いたケーススタディでは,初期効用は86.1% (OptLayerPolicy) に対して92.4% (OptLayerPolicy) に増加し,訓練後の政策は103.4% (OptLayer) に対して104.9% (GreyOptLayerPolicy) に増加した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Safe reinforcement learning (RL) with hard constraint guarantees is a
promising optimal control direction for multi-energy management systems. It
only requires the environment-specific constraint functions itself a priori and
not a complete model. The project-specific upfront and ongoing engineering
efforts are therefore still reduced, better representations of the underlying
system dynamics can still be learnt, and modelling bias is kept to a minimum.
However, even the constraint functions alone are not always trivial to
accurately provide in advance, leading to potentially unsafe behaviour. In this
paper, we present two novel advancements: (I) combining the OptLayer and
SafeFallback method, named OptLayerPolicy, to increase the initial utility
while keeping a high sample efficiency and the possibility to formulate
equality constraints. (II) introducing self-improving hard constraints, to
increase the accuracy of the constraint functions as more and new data becomes
available so that better policies can be learnt. Both advancements keep the
constraint formulation decoupled from the RL formulation, so new (presumably
better) RL algorithms can act as drop-in replacements. We have shown that, in a
simulated multi-energy system case study, the initial utility is increased to
92.4% (OptLayerPolicy) compared to 86.1% (OptLayer) and that the policy after
training is increased to 104.9% (GreyOptLayerPolicy) compared to 103.4%
(OptLayer) - all relative to a vanilla RL benchmark. Although introducing
surrogate functions into the optimisation problem requires special attention,
we conclude that the newly presented GreyOptLayerPolicy method is the most
advantageous.
- Abstract（参考訳）: ハード制約付き安全強化学習(rl)は、マルチエネルギ管理システムの最適制御方向として有望である。
環境固有の制約関数自体が優先順位であり、完全なモデルではない。
そのため、プロジェクト固有の事前および進行中のエンジニアリング作業は引き続き削減され、基礎となるシステムダイナミクスのより良い表現は依然として学習され、モデリングバイアスは最小限に抑えられます。
しかし、制約関数だけであっても、事前に正確に提供することは必ずしも簡単ではないため、潜在的に安全でない振る舞いにつながる。
本稿では, サンプル効率が高く, 等式制約を定式化する可能性を維持しつつ, 初期有用性を高めるために, オプトレイヤー法とセーフフォールバック法を組み合わせた2つの新しい手法を提案する。
(II) 自己改善型制約を導入し, 制約関数の精度を向上し, 新たなデータが利用可能になり, より良いポリシーを学習できるようにする。
どちらの進歩も制約の定式化をRLの定式化から切り離しているため、新しい(おそらくはより良い)RLアルゴリズムはドロップイン置換として機能する。
シミュレーションによるマルチエネルギーシステムのケーススタディでは,初期効用は86.1% (OptLayerPolicy) に対して92.4% (OptLayerPolicy) に増加し,訓練後の政策は104.9% (GreyOptLayerPolicy) に,バニラRLベンチマークと比較して103.4% (OptLayer) に増加した。
最適化問題にサロゲート関数を導入するには特に注意が必要であるが,新たに提示したgreyoptlayerpolicy法が最も有利であると結論する。
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