論文の概要: WaterAdmin: Orchestrating Community Water Distribution Optimization via AI Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10343v1
• Date: Sat, 11 Apr 2026 20:33:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:15.966838
• Title: WaterAdmin: Orchestrating Community Water Distribution Optimization via AI Agents
• Title（参考訳）: WaterAdmin: AIエージェントによるコミュニティ配水最適化のオーケストレーション
• Authors: Jiaqi Wen, Pingbo Tang, Shaolei Ren, Jianyi Yang,
• Abstract要約: エネルギー消費を最小化しつつ,水需要を満たすためにポンプとバルブを計画する必要がある地域水システムの運用について検討する。 既存の最適化手法は、十分にモデル化された環境で有効である。 我々は、LLMベースのコミュニティコンテキスト抽象化を上位レベルで統合し、最適化ベースの操作制御を下位レベルで行う、双方向AIエージェントベースのフレームワーク、WaterAdminを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.130467500413737
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the operation of community water systems, where pumps and valves must be scheduled to reliably meet water demands while minimizing energy consumption. While existing optimization-based methods are effective under well-modeled environments, real-world community scenarios exhibit highly dynamic contexts-such as human activities, weather variations, etc-that significantly affect water demand patterns and operational targets across different zones. Traditional optimization approaches struggle to aggregate and adapt to such heterogeneous and rapidly evolving contextual information in real time. While Large Language Model (LLM) agents offer strong capabilities for understanding heterogeneous community context, they are not suitable for directly producing reliable real-time control actions. To address these challenges, we propose a bi-level AI-agent-based framework, WaterAdmin, which integrates LLM-based community context abstraction at the upper level with optimization-based operational control at the lower level. This design leverages the complementary strengths of both paradigms to enable adaptive and reliable operation. We implement WaterAdmin on the hydraulic simulation platform EPANET and demonstrate superior performance in maintaining pressure reliability and reducing energy consumption under highly dynamic community contexts.
• Abstract（参考訳）: エネルギー消費を最小化しつつ,給水需要を確実に満たすためにポンプとバルブを計画する必要がある地域水システムの運用について検討する。 既存の最適化手法は、十分にモデル化された環境下では有効であるが、現実のコミュニティシナリオは、人間の活動や天候の変化など、異なるゾーンにわたる水需要パターンや運用目標に大きな影響を及ぼす非常にダイナミックな状況を示す。 従来の最適化手法は、このような異質で急速に進化する文脈情報をリアルタイムで収集し、適応するのに苦労する。 大言語モデル(LLM)エージェントは、異種コミュニティコンテキストを理解する強力な機能を提供するが、信頼できるリアルタイム制御アクションを直接生成するには適していない。 これらの課題に対処するために、LLMベースのコミュニティコンテキスト抽象化を上位レベルに統合し、最適化ベースの操作制御を下位レベルに統合する、双方向AIエージェントベースのフレームワークであるWaterAdminを提案する。 この設計は、両方のパラダイムの相補的な強みを活用して、適応的かつ信頼性の高い操作を可能にする。 水理シミュレーションプラットフォームEPANETにWaterAdminを実装し、高圧信頼性の維持と高ダイナミックなコミュニティ環境下でのエネルギー消費の低減に優れた性能を示す。

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