論文の概要: Mixed-Integer Optimal Control via Reinforcement Learning: A Case Study
on Hybrid Vehicle Energy Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01461v2
- Date: Mon, 25 Dec 2023 07:12:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-28 02:12:28.436481
- Title: Mixed-Integer Optimal Control via Reinforcement Learning: A Case Study
on Hybrid Vehicle Energy Management
- Title（参考訳）: 強化学習による混合整数最適制御:ハイブリッド自動車エネルギー管理の事例研究
- Authors: Jinming Xu and Yuan Lin
- Abstract要約: 本稿では,2つの遅延深度決定論的アクターQ(TD3AQ)を最適制御問題に適用する,新しい連続離散強化学習法を提案する。
TD3AQはアクター批判とQ-ラーニングの両方の利点を組み合わせ、連続したアクション空間と離散的なアクション空間を同時に扱うことができる。
提案手法はプラグインハイブリッド電気自動車(PHEV)のエネルギー管理問題に対して評価される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.75667685248593
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Many optimal control problems require the simultaneous output of continuous
and discrete control variables. Such problems are usually formulated as
mixed-integer optimal control (MIOC) problems, which are challenging to solve
due to the complexity of the solution space. Numerical methods such as
branch-and-bound are computationally expensive and unsuitable for real-time
control. This brief proposes a novel continuous-discrete reinforcement learning
(CDRL) algorithm, twin delayed deep deterministic actor-Q (TD3AQ), for MIOC
problems. TD3AQ combines the advantages of both actor-critic and Q-learning
methods, and can handle the continuous and discrete action spaces
simultaneously. The proposed algorithm is evaluated on a plug-in hybrid
electric vehicle (PHEV) energy management problem, where real-time control of
the continuous variable, engine torque, and discrete variables, gear shift and
clutch engagement/disengagement is essential to maximize fuel economy while
satisfying driving constraints. Simulation results on different drive cycles
show that TD3AQ achieves near-optimal control compared to dynamic programming
(DP) and outperforms baseline reinforcement learning algorithms.
- Abstract（参考訳）: 多くの最適制御問題は連続および離散制御変数の同時出力を必要とする。
このような問題は、通常、混合整数最適制御(MIOC)問題として定式化され、解空間の複雑さのために解決が難しい。
分岐とバウンドのような数値的な手法は計算コストが高く、リアルタイム制御には適さない。
本稿では,MIOC問題に対する2つの遅延深度決定論的アクターQ(TD3AQ)である連続離散強化学習(CDRL)アルゴリズムを提案する。
td3aqはアクタ-クリティックとq-ラーニングの両方の方法の利点を組み合わせることで、連続的および離散的なアクションスペースを同時に扱うことができる。
提案アルゴリズムは, 連続変数, エンジントルク, 離散変数のリアルタイム制御を行うプラグインハイブリッド電気自動車 (PHEV) エネルギー管理問題において, 運転制約を満たしつつ, 燃費を最大化するためには, 歯車シフトとクラッチエンゲージメント・ディスエンゲージメントが不可欠である。
シミュレーション結果から,TD3AQは動的プログラミング(DP)と比較してほぼ最適に制御でき,ベースライン強化学習アルゴリズムよりも優れていた。
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