Model-based deep reinforcement learning for accelerated learning from flow simulations

📄 arXiv: 2402.16543v2 📥 PDF

作者: Andre Weiner, Janis Geise

分类: physics.flu-dyn, cs.CE, cs.LG

发布日期: 2024-02-26 (更新: 2024-04-10)

💡 一句话要点

提出基于模型的深度强化学习以加速流动仿真学习

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 深度强化学习 流动控制 模型基方法 仿真优化 策略学习 计算效率 安全关键应用

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在流动控制基准测试中取得了一定成功，但高计算成本限制了其在实际应用中的推广。
  2. 本文提出了一种基于模型的强化学习方法，通过交替使用流动仿真和环境模型的轨迹来优化控制策略。
  3. 实验结果表明，该方法在流体弹球测试案例中将训练时间减少了85%，并在更复杂的流动仿真中有更大的潜力。

📝 摘要（中文）

近年来，深度强化学习已成为解决闭环流动控制问题的一种技术。利用基于仿真的环境进行强化学习，可以实现控制系统的端到端优化，提供安全关键控制应用的虚拟测试平台，并深入理解控制机制。然而，流动仿真的高计算成本和周转时间是其在现实应用中的主要瓶颈。本文展示了基于模型的强化学习在流动控制应用中的优势，具体通过在流动仿真和环境模型的轨迹之间交替优化策略，显著减少了训练时间，在流体弹球测试案例中减少了高达85%的训练时间。对于更复杂的流动仿真，预计会有更大的节省。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决流动控制中强化学习的高计算成本和长训练时间问题。现有方法在复杂流动仿真中效率低下，限制了其应用。

核心思路：论文提出通过交替使用真实流动仿真和环境模型生成的轨迹来优化策略，从而减少对高成本仿真的依赖，提升学习效率。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：流动仿真模块和环境模型模块。首先从流动仿真中采样轨迹，然后从环境模型中生成轨迹，交替进行策略优化。

关键创新：最重要的创新在于引入模型基方法，使得在流动控制中可以有效减少训练时间，尤其是在复杂场景下，与传统方法相比，显著提升了学习效率。

关键设计：在参数设置上，采用了适应性学习率和多样化的环境模型，以确保策略优化的稳定性和有效性。损失函数设计上，结合了策略梯度和模型预测误差，以平衡探索与利用。网络结构则采用了深度神经网络，以处理高维状态空间。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，基于模型的强化学习方法在流体弹球测试案例中将训练时间减少了85%。与传统方法相比，显著提高了学习效率，尤其在复杂流动仿真中，预计将实现更大的时间节省。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括航空航天、汽车工程和能源管理等安全关键的流动控制系统。通过加速学习过程，能够更快地实现高效的控制策略，提升系统的安全性和可靠性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In recent years, deep reinforcement learning has emerged as a technique to solve closed-loop flow control problems. Employing simulation-based environments in reinforcement learning enables a priori end-to-end optimization of the control system, provides a virtual testbed for safety-critical control applications, and allows to gain a deep understanding of the control mechanisms. While reinforcement learning has been applied successfully in a number of rather simple flow control benchmarks, a major bottleneck toward real-world applications is the high computational cost and turnaround time of flow simulations. In this contribution, we demonstrate the benefits of model-based reinforcement learning for flow control applications. Specifically, we optimize the policy by alternating between trajectories sampled from flow simulations and trajectories sampled from an ensemble of environment models. The model-based learning reduces the overall training time by up to $85\%$ for the fluidic pinball test case. Even larger savings are expected for more demanding flow simulations.