論文の概要: PDRL: Multi-Agent based Reinforcement Learning for Predictive Monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10576v1
- Date: Tue, 19 Sep 2023 12:35:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 14:32:26.605691
- Title: PDRL: Multi-Agent based Reinforcement Learning for Predictive Monitoring
- Title（参考訳）: PDRL:予測モニタリングのためのマルチエージェント型強化学習
- Authors: Thanveer Shaik, Xiaohui Tao, Lin Li, Haoran Xie, U R Acharya, Raj
Gururajan, Xujuan Zhou
- Abstract要約: 本研究では,時系列予測環境における複数のRLエージェントを用いた予測深度学習(PDRL)を提案する。
このフレームワークは,交通・天気予報の今後の状況を知ることができ,各エピソードにおいて累積報酬が徐々に増加しつつある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.896362653486884
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Reinforcement learning has been increasingly applied in monitoring
applications because of its ability to learn from previous experiences and can
make adaptive decisions. However, existing machine learning-based health
monitoring applications are mostly supervised learning algorithms, trained on
labels and they cannot make adaptive decisions in an uncertain complex
environment. This study proposes a novel and generic system, predictive deep
reinforcement learning (PDRL) with multiple RL agents in a time series
forecasting environment. The proposed generic framework accommodates virtual
Deep Q Network (DQN) agents to monitor predicted future states of a complex
environment with a well-defined reward policy so that the agent learns existing
knowledge while maximizing their rewards. In the evaluation process of the
proposed framework, three DRL agents were deployed to monitor a subject's
future heart rate, respiration, and temperature predicted using a BiLSTM model.
With each iteration, the three agents were able to learn the associated
patterns and their cumulative rewards gradually increased. It outperformed the
baseline models for all three monitoring agents. The proposed PDRL framework is
able to achieve state-of-the-art performance in the time series forecasting
process. The proposed DRL agents and deep learning model in the PDRL framework
are customized to implement the transfer learning in other forecasting
applications like traffic and weather and monitor their states. The PDRL
framework is able to learn the future states of the traffic and weather
forecasting and the cumulative rewards are gradually increasing over each
episode.
- Abstract（参考訳）: 強化学習は、以前の経験から学ぶことができ、適応的な決定ができるため、アプリケーションの監視にますます適用されている。
しかしながら、既存の機械学習ベースのヘルスモニタリングアプリケーションは、ほとんどがラベルに基づいてトレーニングされた学習アルゴリズムで、不確定な複雑な環境で適応的な決定を行うことができない。
本研究では, 時系列予測環境における複数のRLエージェントを用いた新しい, 汎用的な予測深化学習(PDRL)を提案する。
提案する汎用フレームワークでは,仮想ディープQネットワーク (DQN) エージェントが複雑な環境の予測された将来状態を監視することで,エージェントが報酬を最大化しながら既存の知識を学習できるようにする。
提案フレームワークの評価プロセスでは,3つのDRLエージェントを配置し,BiLSTMモデルを用いて将来の心拍数,呼吸,温度を予測した。
各イテレーションで、3つのエージェントが関連するパターンを学習し、その累積報酬が徐々に増加した。
3つの監視エージェントのベースラインモデルよりも優れていた。
提案するPDRLフレームワークは,時系列予測プロセスにおいて最先端の性能を実現することができる。
提案するDRLエージェントとPDRLフレームワークのディープラーニングモデルは、トラフィックや天気などの他の予測アプリケーションで転送学習を実装し、状態を監視するためにカスタマイズされる。
PDRLフレームワークは,交通・天気予報の今後の状況を知ることができ,各エピソードにおいて累積報酬が徐々に増加しつつある。
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