論文の概要: InfraLib: Enabling Reinforcement Learning and Decision Making for Large Scale Infrastructure Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03167v1
• Date: Thu, 5 Sep 2024 01:54:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-06 22:33:03.231095
• Title: InfraLib: Enabling Reinforcement Learning and Decision Making for Large Scale Infrastructure Management
• Title（参考訳）: InfraLib: 大規模インフラストラクチャ管理のための強化学習と意思決定の実現
• Authors: Pranay Thangeda, Trevor S. Betz, Michael N. Grussing, Melkior Ornik,
• Abstract要約: InfraLibは、インフラストラクチャ管理の問題のモデリングと分析のための包括的なフレームワークである。 コンポーネントの可用性のモデル化、周期的予算、破滅的な失敗など、実用的な機能をサポートしています。 InfraLibの能力は、現実世界の道路ネットワークと10万のコンポーネントによる総合ベンチマークのケーススタディを通じて実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient management of infrastructure systems is crucial for economic stability, sustainability, and public safety. However, infrastructure management is challenging due to the vast scale of systems, stochastic deterioration of components, partial observability, and resource constraints. While data-driven approaches like reinforcement learning (RL) offer a promising avenue for optimizing management policies, their application to infrastructure has been limited by the lack of suitable simulation environments. We introduce InfraLib, a comprehensive framework for modeling and analyzing infrastructure management problems. InfraLib employs a hierarchical, stochastic approach to realistically model infrastructure systems and their deterioration. It supports practical functionality such as modeling component unavailability, cyclical budgets, and catastrophic failures. To facilitate research, InfraLib provides tools for expert data collection, simulation-driven analysis, and visualization. We demonstrate InfraLib's capabilities through case studies on a real-world road network and a synthetic benchmark with 100,000 components.
• Abstract（参考訳）: インフラシステムの効率的な管理は、経済の安定、持続可能性、公共の安全に不可欠である。 しかし, システムの大規模化, コンポーネントの確率的劣化, 部分観測可能性, 資源制約などにより, インフラ管理は困難である。 強化学習(RL)のようなデータ駆動型アプローチは、管理ポリシーを最適化するための有望な手段を提供するが、適切なシミュレーション環境が欠如しているため、インフラストラクチャへの適用は制限されてきた。 InfraLibはインフラ管理の問題をモデリングし分析するための総合的なフレームワークである。 InfraLibは階層的で確率的なアプローチを採用して、現実的にインフラシステムとその劣化をモデル化している。 コンポーネントの可用性のモデル化、周期的予算、破滅的な失敗など、実用的な機能をサポートしています。 研究を容易にするため、InfraLibは専門家データ収集、シミュレーション駆動分析、可視化のためのツールを提供している。 InfraLibの能力は、現実世界の道路ネットワークと10万のコンポーネントによる総合ベンチマークのケーススタディを通じて実証する。

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