論文の概要: Surpassing legacy approaches to PWR core reload optimization with single-objective Reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11040v2
• Date: Sun, 14 Jul 2024 14:45:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 01:55:15.618143
• Title: Surpassing legacy approaches to PWR core reload optimization with single-objective Reinforcement learning
• Title（参考訳）: 単目的強化学習によるPWRコア再負荷最適化へのレガシーアプローチ
• Authors: Paul Seurin, Koroush Shirvan,
• Abstract要約: 単目的および多目的の最適化のための深層強化学習(DRL)に基づく手法を開発した。 本稿では、PPO(Proximal Policy Optimization)を用いて、RLに基づくアプローチの利点を実証する。 PPOは学習可能なウェイトを持つポリシーで検索機能を適応し、グローバル検索とローカル検索の両方として機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optimizing the fuel cycle cost through the optimization of nuclear reactor core loading patterns involves multiple objectives and constraints, leading to a vast number of candidate solutions that cannot be explicitly solved. To advance the state-of-the-art in core reload patterns, we have developed methods based on Deep Reinforcement Learning (DRL) for both single- and multi-objective optimization. Our previous research has laid the groundwork for these approaches and demonstrated their ability to discover high-quality patterns within a reasonable time frame. On the other hand, stochastic optimization (SO) approaches are commonly used in the literature, but there is no rigorous explanation that shows which approach is better in which scenario. In this paper, we demonstrate the advantage of our RL-based approach, specifically using Proximal Policy Optimization (PPO), against the most commonly used SO-based methods: Genetic Algorithm (GA), Parallel Simulated Annealing (PSA) with mixing of states, and Tabu Search (TS), as well as an ensemble-based method, Prioritized Replay Evolutionary and Swarm Algorithm (PESA). We found that the LP scenarios derived in this paper are amenable to a global search to identify promising research directions rapidly, but then need to transition into a local search to exploit these directions efficiently and prevent getting stuck in local optima. PPO adapts its search capability via a policy with learnable weights, allowing it to function as both a global and local search method. Subsequently, we compared all algorithms against PPO in long runs, which exacerbated the differences seen in the shorter cases. Overall, the work demonstrates the statistical superiority of PPO compared to the other considered algorithms.
• Abstract（参考訳）: 原子炉コアの負荷パターンの最適化による燃料サイクルコストの最適化には、複数の目的と制約が伴う。 コアリロードパターンの最先端化のために,単目的および多目的の最適化のための深層強化学習(DRL)に基づく手法を開発した。 これまでの研究では、これらのアプローチの基礎を築き、妥当な時間枠内で高品質なパターンを発見できることを実証しました。 一方,確率的最適化 (SO) の手法は文献で一般的に用いられているが,どの手法がどのシナリオで優れているかを示す厳密な説明はない。 本稿では, 遺伝的アルゴリズム (GA), 並列シミュレートアニーリング (PSA) と状態の混合, タブサーチ (TS) と, アンサンブルに基づく手法, 優先度付きリプレイ進化とスワームアルゴリズム (PESA) の2つに対して, RL に基づくアプローチの利点を示す。 本論文から得られたLPシナリオは,グローバル検索が期待できる研究方向を迅速に特定する上で有用であるが,これらの方向を効率的に活用するためには,局所探索に移行する必要がある。 PPOは学習可能なウェイトを持つポリシーで検索機能を適応し、グローバル検索とローカル検索の両方として機能する。 その後,PPOとPPOを長期に比較し,短いケースで見られる差が増大した。 全体として、この研究は、他の考慮されたアルゴリズムと比較して、PPOの統計的優位性を示す。

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