論文の概要: Survey and Tutorial of Reinforcement Learning Methods in Process Systems Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24272v1
• Date: Tue, 28 Oct 2025 10:31:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 15:35:37.020466
• Title: Survey and Tutorial of Reinforcement Learning Methods in Process Systems Engineering
• Title（参考訳）: プロセスシステム工学における強化学習手法の調査とチュートリアル
• Authors: Maximilian Bloor, Max Mowbray, Ehecatl Antonio Del Rio Chanona, Calvin Tsay,
• Abstract要約: 本稿では,プロセスシステム工学コミュニティに適したRL手法に関する調査とチュートリアルを紹介する。 我々はRLに関するチュートリアルを公開し、価値ベース、ポリシーベース、アクター批判的手法を含む基本的な概念と重要なアルゴリズムファミリーについて紹介する。 フィードバッチや継続的プロセス制御、プロセス最適化、サプライチェーンなど、様々なPSEドメインにまたがるこれらのRL技術の既存の応用について調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.738648582869357
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Sequential decision making under uncertainty is central to many Process Systems Engineering (PSE) challenges, where traditional methods often face limitations related to controlling and optimizing complex and stochastic systems. Reinforcement Learning (RL) offers a data-driven approach to derive control policies for such challenges. This paper presents a survey and tutorial on RL methods, tailored for the PSE community. We deliver a tutorial on RL, covering fundamental concepts and key algorithmic families including value-based, policy-based and actor-critic methods. Subsequently, we survey existing applications of these RL techniques across various PSE domains, such as in fed-batch and continuous process control, process optimization, and supply chains. We conclude with PSE focused discussion of specialized techniques and emerging directions. By synthesizing the current state of RL algorithm development and implications for PSE this work identifies successes, challenges, trends, and outlines avenues for future research at the interface of these fields.
• Abstract（参考訳）: 不確実性の下でのシーケンシャルな意思決定は多くのプロセスシステム工学(PSE)の課題の中心であり、伝統的な手法は複雑で確率的なシステムの制御と最適化に関連する制限に直面している。 強化学習(RL)は、このような課題に対して制御ポリシーを導出するためのデータ駆動型アプローチを提供する。 本稿では,PSE コミュニティに適した RL 手法に関する調査とチュートリアルを紹介する。 我々はRLに関するチュートリアルを行い、価値ベース、ポリシーベース、アクター批判的手法を含む基本的な概念と重要なアルゴリズムファミリーについて紹介する。 その後、フィードバッチや継続的プロセス制御、プロセス最適化、サプライチェーンなど、様々なPSEドメインにまたがるこれらのRL技術の既存の応用について調査する。 我々はPSEに焦点を絞った専門技術と新たな方向性の議論を締めくくった。 RLアルゴリズムの現況とPSEへの含意を合成することにより、この研究は成功、挑戦、トレンドを特定し、これらの分野のインターフェースにおける将来の研究の道筋を概説する。

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