論文の概要: Mining-Gym: A Configurable RL Benchmarking Environment for Truck Dispatch Scheduling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19195v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 22:48:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:50:48.543004
• Title: Mining-Gym: A Configurable RL Benchmarking Environment for Truck Dispatch Scheduling
• Title（参考訳）: Mining-Gym: トラックディスパッチスケジューリングのための構成可能なRLベンチマーク環境
• Authors: Chayan Banerjee, Kien Nguyen, Clinton Fookes,
• Abstract要約: Mining Gymは、マイニングプロセス最適化におけるRLアルゴリズムのテストと比較をトレーニングするために設計されたオープンソースのベンチマーク環境である。 このフレームワークは、機器故障の待ち行列やマイニングプロセスの直感性といった、重要なマイニングに関する不確実性をモデル化する。 Mining Gymは、ダッシュボードに組み込まれた包括的なデータロギングシステムと、マイニングサイトのリアルタイムビジュアル表現を備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.817146786855105
• License:
• Abstract: Mining process optimization particularly truck dispatch scheduling is a critical factor in enhancing the efficiency of open pit mining operations However the dynamic and stochastic nature of mining environments characterized by uncertainties such as equipment failures truck maintenance and variable haul cycle times poses significant challenges for traditional optimization methods While Reinforcement Learning RL has shown promise in adaptive decision making for mining logistics its practical deployment requires rigorous evaluation in realistic and customizable simulation environments The lack of standardized benchmarking environments limits fair algorithm comparisons reproducibility and the real world applicability of RL based approaches in open pit mining settings To address this challenge we introduce Mining Gym a configurable open source benchmarking environment designed for training testing and comparing RL algorithms in mining process optimization Built on Discrete Event Simulation DES and seamlessly integrated with the OpenAI Gym interface Mining Gym provides a structured testbed that enables the direct application of advanced RL algorithms from Stable Baselines The framework models key mining specific uncertainties such as equipment failures queue congestion and the stochasticity of mining processes ensuring a realistic and adaptive learning environment Additionally Mining Gym features a graphical user interface GUI for intuitive mine site configuration a comprehensive data logging system a built in KPI dashboard and real time visual representation of the mine site These capabilities facilitate standardized reproducible evaluations across multiple RL strategies and baseline heuristics
• Abstract（参考訳）: マイニングプロセスの最適化、特にトラックのディスパッチスケジューリングは、オープンピットマイニングの効率を高めるための重要な要素である。しかし、機器の故障、トラックのメンテナンス、可変的ハールサイクルタイムといった不確実性によって特徴づけられるマイニング環境の動的で確率的な性質は、従来の最適化手法に重大な課題をもたらす一方で、強化学習 RLは、マイニングの実施に適応的な意思決定の約束を示す一方で、実際のデプロイには、現実的でカスタマイズ可能なシミュレーション環境の厳密な評価が必要である 標準化されたベンチマーク環境の欠如は、オープンピットマイニング環境におけるRLベースのアプローチの再現性と実世界の適用性を制限する この問題に対処するために、マイニングGymは、マイニングプロセスにおけるRLアルゴリズムのトレーニングと比較のために設計された、設定可能なオープンソースベンチマーク環境である。

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