論文の概要: Model-Based Reinforcement Learning Control of Reaction-Diffusion Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14446v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 11:06:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 15:34:15.429998
• Title: Model-Based Reinforcement Learning Control of Reaction-Diffusion Problems
• Title（参考訳）: 反応拡散問題のモデルベース強化学習制御
• Authors: Christina Schenk, Aditya Vasudevan, Maciej Haranczyk, Ignacio Romero
• Abstract要約: 強化学習はいくつかのアプリケーション、特にゲームにおいて意思決定に応用されている。 輸送されたフィールドの流れを駆動する2つの新しい報酬関数を導入する。 その結果、これらのアプリケーションで特定の制御をうまく実装できることが判明した。
• 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: Mathematical and computational tools have proven to be reliable in decision-making processes. In recent times, in particular, machine learning-based methods are becoming increasingly popular as advanced support tools. When dealing with control problems, reinforcement learning has been applied to decision-making in several applications, most notably in games. The success of these methods in finding solutions to complex problems motivates the exploration of new areas where they can be employed to overcome current difficulties. In this paper, we explore the use of automatic control strategies to initial boundary value problems in thermal and disease transport. Specifically, in this work, we adapt an existing reinforcement learning algorithm using a stochastic policy gradient method and we introduce two novel reward functions to drive the flow of the transported field. The new model-based framework exploits the interactions between a reaction-diffusion model and the modified agent. The results show that certain controls can be implemented successfully in these applications, although model simplifications had to be assumed.
• Abstract（参考訳）: 数学的および計算的なツールは意思決定プロセスにおいて信頼できることが証明されている。 特に近年では,高度なサポートツールとして機械学習ベースの手法が人気が高まっている。 制御問題を扱う場合、強化学習はいくつかのアプリケーション、特にゲームにおいて意思決定に応用されている。 複雑な問題に対する解決策を見つけるためのこれらの手法の成功は、現在の困難を克服するための新しい領域の探索を動機付けている。 本稿では,熱・疾患輸送における初期境界値問題に対する自動制御戦略の利用について検討する。 具体的には,既存の強化学習アルゴリズムを確率的ポリシー勾配法を用いて適応させ,トランスポートフィールドの流れを駆動する2つの新しい報酬関数を導入する。 新しいモデルベースのフレームワークは、反応拡散モデルと修正されたエージェントの相互作用を利用する。 結果は、モデル単純化を仮定しながらも、これらのアプリケーションで特定の制御をうまく実装できることを示した。

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