論文の概要: Inferring Preferences from Demonstrations in Multi-Objective Residential Energy Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07722v1
• Date: Mon, 15 Jan 2024 14:36:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 17:03:15.156937
• Title: Inferring Preferences from Demonstrations in Multi-Objective Residential Energy Management
• Title（参考訳）: 多目的住宅エネルギー管理における実演から選好を推測する
• Authors: Junlin Lu, Patrick Mannion, Karl Mason
• Abstract要約: DemoPI(Demonstration-based preference inference)は、この問題を軽減するための有望なアプローチである。 エネルギー顧客の振る舞いと価値を理解することは、選好推論が使えるシナリオの例です。 本研究では,多目的住宅エネルギー消費設定において,動的重みに基づく選好推定法(DWPI)を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.354345524478023
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: It is often challenging for a user to articulate their preferences accurately in multi-objective decision-making problems. Demonstration-based preference inference (DemoPI) is a promising approach to mitigate this problem. Understanding the behaviours and values of energy customers is an example of a scenario where preference inference can be used to gain insights into the values of energy customers with multiple objectives, e.g. cost and comfort. In this work, we applied the state-of-art DemoPI method, i.e., the dynamic weight-based preference inference (DWPI) algorithm in a multi-objective residential energy consumption setting to infer preferences from energy consumption demonstrations by simulated users following a rule-based approach. According to our experimental results, the DWPI model achieves accurate demonstration-based preference inferring in three scenarios. These advancements enhance the usability and effectiveness of multi-objective reinforcement learning (MORL) in energy management, enabling more intuitive and user-friendly preference specifications, and opening the door for DWPI to be applied in real-world settings.
• Abstract（参考訳）: 多目的意思決定問題において、ユーザが自分の好みを正確に表現することはしばしば困難である。 DemoPI(Demonstration-based preference inference)はこの問題を緩和する有望なアプローチである。 エネルギー顧客の行動と価値を理解することは、例えばコストや快適さなど、複数の目的を持つエネルギー顧客の価値についての洞察を得るために、選好推論を使用するシナリオの例である。 本研究では,多目的住宅エネルギー消費設定における動的重みに基づく選好推定(DWPI)アルゴリズムを,ルールベースアプローチによるシミュレーションユーザによるエネルギー消費実証から選好を推測するために,最先端のDemoPI手法を適用した。 実験結果によると,dwpiモデルは3つのシナリオで正確な実演に基づく選好を実現する。 これらの進歩は、エネルギー管理における多目的強化学習(MORL)の有用性と有効性を高め、より直感的でユーザフレンドリな嗜好仕様を可能にし、DWPIを現実世界の環境に適用するための扉を開く。

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