論文の概要: Constrained Reinforcement Learning for Safe Heat Pump Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19716v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 14:15:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:05:45.207964
• Title: Constrained Reinforcement Learning for Safe Heat Pump Control
• Title（参考訳）: 安全ヒートポンプ制御のための拘束強化学習
• Authors: Baohe Zhang, Lilli Frison, Thomas Brox, Joschka Bödecker,
• Abstract要約: 異なる用途のインタフェースを提供する新しいビルディングシミュレータI4Bを提案する。 本研究では,線形平滑ログバリア関数 (CSAC-LB) を用いた制約付きソフトアクタ・クリティカルというモデルレス制約付きRLアルゴリズムを加熱最適化問題に適用する。 ベースラインアルゴリズムに対するベンチマークは、CSAC-LBのデータ探索、制約満足度、性能における効率を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.6591923448048
• License:
• Abstract: Constrained Reinforcement Learning (RL) has emerged as a significant research area within RL, where integrating constraints with rewards is crucial for enhancing safety and performance across diverse control tasks. In the context of heating systems in the buildings, optimizing the energy efficiency while maintaining the residents' thermal comfort can be intuitively formulated as a constrained optimization problem. However, to solve it with RL may require large amount of data. Therefore, an accurate and versatile simulator is favored. In this paper, we propose a novel building simulator I4B which provides interfaces for different usages and apply a model-free constrained RL algorithm named constrained Soft Actor-Critic with Linear Smoothed Log Barrier function (CSAC-LB) to the heating optimization problem. Benchmarking against baseline algorithms demonstrates CSAC-LB's efficiency in data exploration, constraint satisfaction and performance.
• Abstract（参考訳）: 制約強化学習(RL:Constrained Reinforcement Learning)は、様々な制御タスクにおける安全性とパフォーマンスを高めるために、報酬への制約の統合が不可欠であるRL内の重要な研究領域として登場した。 建物内の暖房システムの文脈では、住民の熱快適性を保ちながらエネルギー効率を最適化することは、制約付き最適化問題として直感的に定式化することができる。 しかし、それをRLで解くには大量のデータが必要になるかもしれない。 そのため、正確で多用途なシミュレータが好まれる。 本稿では,異なる用途のインタフェースを提供する新しいビルディングシミュレータI4Bを提案するとともに,線形平滑ログバリア関数(CSAC-LB)を用いた制約付きソフトアクター・クリティカルというモデルレス制約付きRLアルゴリズムを加熱最適化問題に適用する。 ベースラインアルゴリズムに対するベンチマークは、CSAC-LBのデータ探索、制約満足度、性能における効率を示す。

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