論文の概要: Application of Soft Actor-Critic Algorithms in Optimizing Wastewater Treatment with Time Delays Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18305v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 12:52:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:27:37.154084
• Title: Application of Soft Actor-Critic Algorithms in Optimizing Wastewater Treatment with Time Delays Integration
• Title（参考訳）: 時間遅延積分による排水処理の最適化におけるソフトアクター・クライブアルゴリズムの適用
• Authors: Esmaeel Mohammadi, Daniel Ortiz-Arroyo, Aviaja Anna Hansen, Mikkel Stokholm-Bjerregaard, Sebastien Gros, Akhil S Anand, Petar Durdevic,
• Abstract要約: 観測と動作の遅延は、効率的なリン除去を実現するために、比例独立微分制御器を最適以下にする。 本研究は,ソフトアクター・クライブアルゴリズムに基づく新しい深層強化学習手法を用いて,これらの課題に対処する。 シミュレータにはLong Short-Term Memory Networkが組み込まれており、正確なマルチステップ状態予測が可能で、現実的なトレーニングシナリオが実現されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6775616141339018
• License:
• Abstract: Wastewater treatment plants face unique challenges for process control due to their complex dynamics, slow time constants, and stochastic delays in observations and actions. These characteristics make conventional control methods, such as Proportional-Integral-Derivative controllers, suboptimal for achieving efficient phosphorus removal, a critical component of wastewater treatment to ensure environmental sustainability. This study addresses these challenges using a novel deep reinforcement learning approach based on the Soft Actor-Critic algorithm, integrated with a custom simulator designed to model the delayed feedback inherent in wastewater treatment plants. The simulator incorporates Long Short-Term Memory networks for accurate multi-step state predictions, enabling realistic training scenarios. To account for the stochastic nature of delays, agents were trained under three delay scenarios: no delay, constant delay, and random delay. The results demonstrate that incorporating random delays into the reinforcement learning framework significantly improves phosphorus removal efficiency while reducing operational costs. Specifically, the delay-aware agent achieved 36% reduction in phosphorus emissions, 55% higher reward, 77% lower target deviation from the regulatory limit, and 9% lower total costs than traditional control methods in the simulated environment. These findings underscore the potential of reinforcement learning to overcome the limitations of conventional control strategies in wastewater treatment, providing an adaptive and cost-effective solution for phosphorus removal.
• Abstract（参考訳）: 排水処理プラントは、複雑な力学、遅い時間定数、観察と行動の確率的遅延により、プロセス制御に固有の課題に直面している。 これらの特徴は, 環境保全性を確保するため, 排水処理の重要成分である, 効率的なリン除去を行うためのサブ最適制御法であるProportional-Integral-Derivative Controls などの従来の制御方法である。 本研究は, 廃水処理プラントの遅延フィードバックをモデル化するカスタムシミュレータと統合したソフトアクター・クライブアルゴリズムに基づく新しい深層強化学習手法を用いて, これらの課題に対処する。 シミュレータにはLong Short-Term Memory Networkが組み込まれており、正確なマルチステップ状態予測が可能で、現実的なトレーニングシナリオが実現されている。 遅延の確率的な性質を説明するため、エージェントは3つの遅延シナリオ(遅延なし、一定遅延、ランダム遅延)で訓練された。 その結果、強化学習フレームワークにランダム遅延を組み込むことで、作業コストを削減しつつリン除去効率を大幅に向上することを示した。 特に, 遅延認識剤は, リン排出の36%削減, 55%高報酬, 77%低目標偏差, 9%低コストを実現した。 これらの知見は, 排水処理における従来の制御戦略の限界を克服し, リン除去に適応的で費用対効果の高いソリューションを提供するための強化学習の可能性を明らかにするものである。

関連論文リスト

• Machine Learning for Equitable Load Shedding: Real-time Solution via Learning Binding Constraints [1.3345486884341395]
  最適化に基づく負荷層問題に対するミリ秒単位の計算を可能にする効率的な機械学習アルゴリズムを提案する。 3バス玩具の例と現実的なRTS-GMLCシステムの両方に関する数値的研究により,提案アルゴリズムの有効性と有効性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T08:47:11Z)
• Growing Q-Networks: Solving Continuous Control Tasks with Adaptive Control Resolution [51.83951489847344]
  ロボット工学の応用において、スムーズな制御信号はシステム摩耗とエネルギー効率を減らすために一般的に好まれる。 本研究では,離散的な動作空間を粗い状態から細かい制御分解能まで拡大することにより,この性能ギャップを埋めることを目的とする。 我々の研究は、値分解とアダプティブ・コントロール・リゾリューションが組み合わさることで、単純な批判のみのアルゴリズムが得られ、連続制御タスクにおいて驚くほど高い性能が得られることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-05T17:58:37Z)
• Stochastic Approximation with Delayed Updates: Finite-Time Rates under Markovian Sampling [73.5602474095954]
  マルコフサンプリングの遅延更新による近似スキームの非漸近的性能について検討した。 我々の理論的な発見は、幅広いアルゴリズムの遅延の有限時間効果に光を当てた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T03:08:02Z)
• Deep Learning Based Simulators for the Phosphorus Removal Process Control in Wastewater Treatment via Deep Reinforcement Learning Algorithms [0.0]
  リン除去は、限られた資源への依存を減らすため、排水処理において不可欠である。 化学的および生物学的プロセスに深い強化学習を適用することは、正確なシミュレータを必要とするため困難である。 本研究は、リン除去プロセスを特定するために6つのモデルを訓練し、DRL環境のためのシミュレータを作成するために使用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T14:55:46Z)
• Posterior Sampling with Delayed Feedback for Reinforcement Learning with Linear Function Approximation [62.969796245827006]
  Delayed-PSVI は楽観的な値に基づくアルゴリズムであり、後続サンプリングによる雑音摂動により値関数空間を探索する。 我々のアルゴリズムは、未知の遅延が存在する場合に、$widetildeO(sqrtd3H3 T + d2H2 E[tau]$最悪の後悔を実現する。 遅延LPSVIのための勾配に基づく近似サンプリングスキームをLangevin動的に組み込んだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-29T06:12:43Z)
• Hybrid Reinforcement Learning for Optimizing Pump Sustainability in Real-World Water Distribution Networks [55.591662978280894]
  本稿では,実世界の配水ネットワーク(WDN)のリアルタイム制御を強化するために,ポンプスケジューリング最適化問題に対処する。 我々の主な目的は、エネルギー消費と運用コストを削減しつつ、物理的な運用上の制約を遵守することである。 進化に基づくアルゴリズムや遺伝的アルゴリズムのような伝統的な最適化手法は、収束保証の欠如によってしばしば不足する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T21:26:16Z)
• Primal-Dual Contextual Bayesian Optimization for Control System Online Optimization with Time-Average Constraints [21.38692458445459]
  本稿では,制約付き閉ループ制御システムのオンライン性能最適化問題について検討する。 動的最適解に対する線形累積後悔を克服する主元-双対文脈ベイズ最適化アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-12T18:37:52Z)
• Revisiting State Augmentation methods for Reinforcement Learning with Stochastic Delays [10.484851004093919]
  本稿では,遅延を伴うマルコフ決定過程(MDP)の概念を正式に述べる。 遅延MDPは、コスト構造が大幅に単純化された(遅延なしで)等価な標準MDPに変換可能であることを示す。 この等価性を利用して、モデルフリーな遅延分解RLフレームワークを導出し、このフレームワーク上に構築された単純なRLアルゴリズムでさえ、動作や観測の遅延を伴う環境におけるほぼ最適報酬を達成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-17T10:45:55Z)
• Regret-optimal Estimation and Control [52.28457815067461]
  後悔最適推定器と後悔最適制御器は状態空間形式で導出可能であることを示す。 非線形力学系に対するモデル予測制御(MPC)と拡張KalmanFilter(EKF)の残差最適類似性を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-22T23:14:21Z)
• Reinforcement Learning with Random Delays [14.707955337702943]
  後方視における軌道断片の部分的再サンプリングにより、オフ・ポリティクスの多段階値推定が可能となることを示す。 この原理を適用し,遅延のある環境において,ソフト・アクタ・クライブに基づくアルゴリズムである遅延補正アクタ・クライブ(DCAC)を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T18:39:23Z)
• Combining Deep Learning and Optimization for Security-Constrained Optimal Power Flow [94.24763814458686]
  セキュリティに制約のある最適電力フロー(SCOPF)は、電力システムの基本である。 SCOPF問題におけるAPRのモデル化は、複雑な大規模混合整数プログラムをもたらす。 本稿では,ディープラーニングとロバスト最適化を組み合わせた新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T12:38:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。