論文の概要: Hybrid Reinforcement Learning for Optimizing Pump Sustainability in
Real-World Water Distribution Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09412v1
- Date: Fri, 13 Oct 2023 21:26:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-17 20:31:43.720264
- Title: Hybrid Reinforcement Learning for Optimizing Pump Sustainability in
Real-World Water Distribution Networks
- Title（参考訳）: 実世界の配水ネットワークにおけるポンプ持続性最適化のためのハイブリッド強化学習
- Authors: Harsh Patel, Yuan Zhou, Alexander P Lamb, Shu Wang, Jieliang Luo
- Abstract要約: 本稿では,実世界の配水ネットワーク(WDN)のリアルタイム制御を強化するために,ポンプスケジューリング最適化問題に対処する。
我々の主な目的は、エネルギー消費と運用コストを削減しつつ、物理的な運用上の制約を遵守することである。
進化に基づくアルゴリズムや遺伝的アルゴリズムのような伝統的な最適化手法は、収束保証の欠如によってしばしば不足する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.591662978280894
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This article addresses the pump-scheduling optimization problem to enhance
real-time control of real-world water distribution networks (WDNs). Our primary
objectives are to adhere to physical operational constraints while reducing
energy consumption and operational costs. Traditional optimization techniques,
such as evolution-based and genetic algorithms, often fall short due to their
lack of convergence guarantees. Conversely, reinforcement learning (RL) stands
out for its adaptability to uncertainties and reduced inference time, enabling
real-time responsiveness. However, the effective implementation of RL is
contingent on building accurate simulation models for WDNs, and prior
applications have been limited by errors in simulation training data. These
errors can potentially cause the RL agent to learn misleading patterns and
actions and recommend suboptimal operational strategies. To overcome these
challenges, we present an improved "hybrid RL" methodology. This method
integrates the benefits of RL while anchoring it in historical data, which
serves as a baseline to incrementally introduce optimal control
recommendations. By leveraging operational data as a foundation for the agent's
actions, we enhance the explainability of the agent's actions, foster more
robust recommendations, and minimize error. Our findings demonstrate that the
hybrid RL agent can significantly improve sustainability, operational
efficiency, and dynamically adapt to emerging scenarios in real-world WDNs.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,実世界の配水ネットワーク(wdns)のリアルタイム制御を強化するため,ポンプスケジューリング最適化問題に対処する。
我々の主な目的は、エネルギー消費と運用コストを削減しつつ、物理的な運用上の制約を遵守することである。
進化に基づくアルゴリズムや遺伝的アルゴリズムのような伝統的な最適化手法は、収束保証の欠如によってしばしば不足する。
逆に、強化学習(RL)は不確実性への適応性と推論時間を短縮し、リアルタイムの応答性を実現している。
しかし、WDNの正確なシミュレーションモデルの構築にはRLの効果的な実装が重要であり、事前の応用はシミュレーショントレーニングデータの誤りによって制限されている。
これらのエラーは、RLエージェントが誤解を招くパターンやアクションを学習し、最適でない運用戦略を推奨する可能性がある。
これらの課題を克服するために、改良された「ハイブリッドRL」手法を提案する。
この方法は、rlの利点を歴史的データに固定しながら統合し、最適な制御勧告を漸進的に導入するためのベースラインとなる。
エージェントのアクションの基盤として運用データを活用することで、エージェントのアクションの説明可能性を高め、より堅牢な推奨を促進し、エラーを最小限に抑える。
以上の結果から, ハイブリッドRLエージェントは, 持続可能性, 運用効率を著しく向上し, 現実のWDNにおいて出現するシナリオに動的に適応できることが示唆された。
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