論文の概要: Safeguarding Learning-based Control for Smart Energy Systems with Sampling Specifications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06069v1
• Date: Fri, 11 Aug 2023 11:09:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 14:14:03.933090
• Title: Safeguarding Learning-based Control for Smart Energy Systems with Sampling Specifications
• Title（参考訳）: サンプル仕様によるスマートエネルギーシステムの学習ベース制御の保護
• Authors: Chih-Hong Cheng, Venkatesh Prasad Venkataramanan, Pragya Kirti Gupta, Yun-Fei Hsu, Simon Burton
• Abstract要約: エネルギーシステムの制御における強化学習を用いた課題について検討し,性能要件とは別に,停電回避などの安全性要件も検討した。 実時間時相論理におけるこれらの安全要件が,線形時相論理への離散化によってどのように強化されるのかを詳述する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.31498833540989407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study challenges using reinforcement learning in controlling energy systems, where apart from performance requirements, one has additional safety requirements such as avoiding blackouts. We detail how these safety requirements in real-time temporal logic can be strengthened via discretization into linear temporal logic (LTL), such that the satisfaction of the LTL formulae implies the satisfaction of the original safety requirements. The discretization enables advanced engineering methods such as synthesizing shields for safe reinforcement learning as well as formal verification, where for statistical model checking, the probabilistic guarantee acquired by LTL model checking forms a lower bound for the satisfaction of the original real-time safety requirements.
• Abstract（参考訳）: エネルギーシステムの制御における強化学習を用いた課題について検討し,性能要件とは別に,停電回避などの安全性要件も検討した。 線形時相論理 (ltl) への離散化により, リアルタイム時相論理におけるこれらの安全性要件が強化され, ltlの満足度が元の安全性要件の満足度を意味する。 この離散化により、安全強化学習のためのシールドの合成や形式的検証などの高度な工学的手法が可能となり、統計モデル検査では、LTLモデル検査によって得られた確率的保証は、元のリアルタイム安全要件の満足度を低くする。

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