用于强化学习的半解析工业冷却系统模型
人工智能
2022-07-28 v1 机器学习
机器人学
摘要
我们提出了一种在多物理场仿真中嵌入解析解的混合型工业冷却系统模型。该模型专为强化学习（RL）应用设计，在简洁性、仿真保真度与可解释性之间取得平衡。利用来自大规模冷却系统的真实世界数据对该模型的保真度进行了评估。随后通过一个案例研究说明该模型如何用于 RL 研究。为此，我们开发了一套工业任务套件，可指定不同的问题设置与复杂度级别，并用其评估不同 RL 算法的性能。
引用
@article{arxiv.2207.13131,
title = {Semi-analytical Industrial Cooling System Model for Reinforcement Learning},
author = {Yuri Chervonyi and Praneet Dutta and Piotr Trochim and Octavian Voicu and Cosmin Paduraru and Crystal Qian and Emre Karagozler and Jared Quincy Davis and Richard Chippendale and Gautam Bajaj and Sims Witherspoon and Jerry Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.13131},
year = {2022}
}
备注
27 pages, 13 figures