論文の概要: A General Approach of Automated Environment Design for Learning the Optimal Power Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07832v1
• Date: Thu, 01 May 2025 11:02:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-18 22:55:23.180191
• Title: A General Approach of Automated Environment Design for Learning the Optimal Power Flow
• Title（参考訳）: 最適潮流学習のための環境自動設計の一手法
• Authors: Thomas Wolgast, Astrid Nieße,
• Abstract要約: 本稿では,多目的最適化を用いた自動RL環境設計のための一般的な手法を提案する。 5つのOPFベンチマーク問題において、我々の自動設計アプローチが手作業によるベースライン環境設計よりも一貫して優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) algorithms are increasingly used to solve the optimal power flow (OPF) problem. Yet, the question of how to design RL environments to maximize training performance remains unanswered, both for the OPF and the general case. We propose a general approach for automated RL environment design by utilizing multi-objective optimization. For that, we use the hyperparameter optimization (HPO) framework, which allows the reuse of existing HPO algorithms and methods. On five OPF benchmark problems, we demonstrate that our automated design approach consistently outperforms a manually created baseline environment design. Further, we use statistical analyses to determine which environment design decisions are especially important for performance, resulting in multiple novel insights on how RL-OPF environments should be designed. Finally, we discuss the risk of overfitting the environment to the utilized RL algorithm. To the best of our knowledge, this is the first general approach for automated RL environment design.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)アルゴリズムは、最適潮流(OPF)問題を解決するためにますます使われている。 しかし、トレーニング性能を最大化するためにRL環境をどう設計するかという問題は、OPFと一般的なケースの両方において未解決のままである。 本稿では,多目的最適化を用いた自動RL環境設計のための一般的な手法を提案する。 そのために、既存のHPOアルゴリズムとメソッドを再利用できるハイパーパラメータ最適化(HPO)フレームワークを使用します。 5つのOPFベンチマーク問題において、我々の自動設計アプローチが手作業によるベースライン環境設計よりも一貫して優れていることを示す。 さらに,RL-OPF環境の設計方法に関する新たな知見が得られた。 最後に、利用したRLアルゴリズムに環境を過度に適合させるリスクについて論じる。 我々の知る限りでは、これは自動化されたRL環境設計のための最初の一般的なアプローチである。

関連論文リスト

• Preference Optimization for Combinatorial Optimization Problems [54.87466279363487]
  強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、ニューラルネットワーク最適化のための強力なツールとして登場した。 大幅な進歩にもかかわらず、既存のRLアプローチは報酬信号の減少や大規模な行動空間における非効率な探索といった課題に直面している。 統計的比較モデルを用いて定量的報酬信号を定性的選好信号に変換する新しい手法であるPreference Optimizationを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-13T16:47:00Z)
• Preference Elicitation for Offline Reinforcement Learning [59.136381500967744]
  オフラインの嗜好に基づく強化学習アルゴリズムであるSim-OPRLを提案する。 本アルゴリズムは,配当外データに対する悲観的アプローチと,最適方針に関する情報的嗜好を得るための楽観的アプローチを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T15:59:13Z)
• Learning the Optimal Power Flow: Environment Design Matters [0.0]
  強化学習(RL)は、最適潮流(OPF)問題を解決するための有望な新しいアプローチである。 RL-OPFの文献は、OPF問題の正確な定式化に関して、RL環境として強く分かれている。 本研究では,トレーニングデータ,観察空間,エピソード定義,報酬関数選択に関する文献から,多様な環境設計決定を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T16:13:55Z)
• Discovering General Reinforcement Learning Algorithms with Adversarial Environment Design [54.39859618450935]
  メタ学習型更新ルールは,広範囲のRLタスクで良好に機能するアルゴリズムの発見を期待して,実現可能であることを示す。 Learned Policy Gradient (LPG)のようなアルゴリズムによる印象的な初期結果にもかかわらず、これらのアルゴリズムが目に見えない環境に適用される場合、まだギャップが残っている。 本研究では,メタ教師付き学習分布の特性が,これらのアルゴリズムの性能に与える影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T12:52:56Z)
• Maximize to Explore: One Objective Function Fusing Estimation, Planning, and Exploration [87.53543137162488]
  我々はtextttMEX というオンライン強化学習(オンラインRL)フレームワークを提案する。 textttMEXは、自動的に探索エクスプロイトのバランスをとりながら、見積もりと計画コンポーネントを統合する。 様々な MuJoCo 環境では,ベースラインを安定的なマージンで上回り,十分な報酬を得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T17:25:26Z)
• Automated Benchmark-Driven Design and Explanation of Hyperparameter Optimizers [3.729201909920989]
  マルチパラメータHPO(MF-HPO)に適用したベンチマーク駆動型自動アルゴリズム設計の原理的アプローチを提案する。 まず、一般的なHPOアルゴリズムに限らず、MF-HPO候補の豊富な空間を定式化し、その空間をカバーするフレームワークを示す。 得られた設計選択が必要かどうか、あるいはアブレーション分析を行うことで、より単純で単純である設計に置き換えられるか、という課題に挑戦する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-29T18:02:56Z)
• Importance of Environment Design in Reinforcement Learning: A Study of a Robotic Environment [0.0]
  本稿では,マルコフ決定プロセス(MDP)フレームワークをモデルとした移動ロボットアシスタントの意思決定過程について検討する。 MDPの最適状態-作用結合は非線形ベルマン最適方程式で計算される。 私たちは、同じスキーマで様々な小さな変更を行い、異なる最適なポリシーを生み出します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-20T21:14:09Z)
• Hyperparameter Optimization via Sequential Uniform Designs [4.56877715768796]
  本稿では,HPOをコンピュータ実験として再設計し,新しい逐次一様設計(SeqUD)戦略を提案する。 提案されたSeqUD戦略はHPOメソッドのベンチマークよりも優れており、既存のAutoMLツールに代わる有望で競争力のある選択肢となる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-08T08:55:02Z)
• Sample-Efficient Automated Deep Reinforcement Learning [33.53903358611521]
  本稿では、任意のオフポリティックなRLアルゴリズムをメタ最適化する、人口ベース自動RLフレームワークを提案する。 集団全体で収集した経験を共有することで,メタ最適化のサンプル効率を大幅に向上させる。 我々は,MuJoCoベンチマークスイートで人気のTD3アルゴリズムを用いたケーススタディにおいて,サンプル効率のよいAutoRLアプローチの能力を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-03T10:04:06Z)

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。