論文の概要: RadDQN: a Deep Q Learning-based Architecture for Finding Time-efficient Minimum Radiation Exposure Pathway

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00468v1
• Date: Thu, 1 Feb 2024 10:15:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 15:35:04.662297
• Title: RadDQN: a Deep Q Learning-based Architecture for Finding Time-efficient Minimum Radiation Exposure Pathway
• Title（参考訳）: RadDQN: 時間効率の最小放射露光経路を見つけるための深層Q学習型アーキテクチャ
• Authors: Biswajit Sadhu, Trijit Sadhu, S. Anand
• Abstract要約: 本稿では,放射線帯における時間効率の低い最小放射露光経路を提供するために,放射線対応報酬関数で動作する深層Q-ラーニングベースアーキテクチャ(RadDQN)を提案する。 本研究では,訓練中の放射線被曝状態の経時変化に基づいて,調査・利用の程度を微調整する一貫した探索手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advancements in deep reinforcement learning (DRL) techniques have sparked its multifaceted applications in the automation sector. Managing complex decision-making problems with DRL encourages its use in the nuclear industry for tasks such as optimizing radiation exposure to the personnel during normal operating conditions and potential accidental scenarios. However, the lack of efficient reward function and effective exploration strategy thwarted its implementation in the development of radiation-aware autonomous unmanned aerial vehicle (UAV) for achieving maximum radiation protection. Here, in this article, we address these intriguing issues and introduce a deep Q-learning based architecture (RadDQN) that operates on a radiation-aware reward function to provide time-efficient minimum radiation-exposure pathway in a radiation zone. We propose a set of unique exploration strategies that fine-tune the extent of exploration and exploitation based on the state-wise variation in radiation exposure during training. Further, we benchmark the predicted path with grid-based deterministic method. We demonstrate that the formulated reward function in conjugation with adequate exploration strategy is effective in handling several scenarios with drastically different radiation field distributions. When compared to vanilla DQN, our model achieves a superior convergence rate and higher training stability.
• Abstract（参考訳）: 近年の深部強化学習(DRL)技術の進歩は、自動化分野における多面的応用の火花となった。 DRLによる複雑な意思決定問題を管理することは、通常の運用条件下での放射線被曝の最適化や潜在的な事故シナリオといったタスクに原子力産業での利用を促進する。 しかし、効率的な報酬関数の欠如と効果的な探査戦略は、最大放射線防護を達成するための放射線対応無人航空機(UAV)の開発を妨げた。 本稿では,これらの興味深い問題に対処し,放射線帯における時間効率の最小限の放射線露光経路を提供する放射線検知報奨機能を備えた深層q-learning based architecture (raddqn)を提案する。 本研究では,訓練中の放射線被曝の状態的変動に基づいて,探索と搾取の程度を微調整するユニークな探索戦略を提案する。 さらに,予測経路をグリッドベース決定論的手法でベンチマークする。 適切な探索戦略を伴う共役における報酬関数は,放射場分布が著しく異なる複数のシナリオを扱うのに有効であることを実証する。 バニラdqnと比較すると,本モデルは高い収束率と高いトレーニング安定性を実現する。

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