Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gym-preCICE: Reinforcement Learning Environments for Active Flow Control

論文の概要: Gym-preCICE: Reinforcement Learning Environments for Active Flow Control

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02033v1
Date: Wed, 3 May 2023 10:54:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-04 15:15:48.000789
Title: Gym-preCICE: Reinforcement Learning Environments for Active Flow Control
Title（参考訳）: Gym-preCICE:アクティブフロー制御のための強化学習環境
Authors: Mosayeb Shams, Ahmed H. Elsheikh
Abstract要約: Gym-preCICEはPythonのアダプタで、Gymnasium (以前はOpenAI Gymとして知られていた) APIに完全に準拠している。 Gym-preCICEは、分割多重物理シミュレーションのためのオープンソースの結合ライブラリであるPreCICEを利用する。このフレームワークは、リアルな物理ベースのシミュレーションツールボックスとRLアルゴリズムをシームレスに統合する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Active flow control (AFC) involves manipulating fluid flow over time to achieve a desired performance or efficiency. AFC, as a sequential optimisation task, can benefit from utilising Reinforcement Learning (RL) for dynamic optimisation. In this work, we introduce Gym-preCICE, a Python adapter fully compliant with Gymnasium (formerly known as OpenAI Gym) API to facilitate designing and developing RL environments for single- and multi-physics AFC applications. In an actor-environment setting, Gym-preCICE takes advantage of preCICE, an open-source coupling library for partitioned multi-physics simulations, to handle information exchange between a controller (actor) and an AFC simulation environment. The developed framework results in a seamless non-invasive integration of realistic physics-based simulation toolboxes with RL algorithms. Gym-preCICE provides a framework for designing RL environments to model AFC tasks, as well as a playground for applying RL algorithms in various AFC-related engineering applications.
Abstract（参考訳）: アクティブフロー制御(AFC)は、望ましい性能や効率を達成するために、時間とともに流体の流れを操作する。 AFCは、逐次最適化タスクとして、動的最適化のために強化学習(RL)を利用する利点がある。本稿では,Gymnasium (旧名称はOpenAI Gym) APIに完全準拠したPythonアダプタであるGym-preCICEを紹介する。アクタ環境設定において、gym-preciceは、分割マルチフィジカルシミュレーションのためのオープンソースの結合ライブラリであるpreciceを利用して、コントローラ(アクタ)とafcシミュレーション環境間の情報交換を処理する。このフレームワークは、リアルな物理ベースのシミュレーションツールボックスとrlアルゴリズムをシームレスに非侵襲的に統合する。 Gym-preCICEは、AFCタスクをモデル化するためのRL環境を設計するためのフレームワークと、さまざまなAFC関連エンジニアリングアプリケーションにRLアルゴリズムを適用するための遊び場を提供する。

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