Beacon, a lightweight deep reinforcement learning benchmark library for flow control
作者: Jonathan Viquerat, Philippe Meliga, Pablo Jeken, Elie Hachem
分类: physics.comp-ph, cs.LG, eess.SY
发布日期: 2024-02-27 (更新: 2024-04-18)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出Beacon以解决深度强化学习流控基准缺失问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 深度强化学习 流体动力学 基准测试 开源库 流控问题 算法适应性
📋 核心要点
- 现有流控问题的深度强化学习方法缺乏统一的基准和可重复性，限制了研究的进展。
- Beacon库通过提供七个轻量级流控问题，旨在为研究人员提供一个标准化的测试平台。
- 该库的设计促进了流控领域的快速发展，并为未来的研究提供了基础。
- method_zh
📝 摘要（中文）
近年来，深度强化学习在流控问题中的应用日益增多，催生了一个新兴研究领域，专注于现有算法在数值流体动力学环境中的耦合与适应。尽管这一领域仍处于起步阶段，但在短时间内取得了多项成功，部分归功于推动社区扩展的开源努力。然而，该领域仍缺乏一个共同基础，以确保结果的可重复性，并提供适当的基准测试基础。为此，本文提出了Beacon，一个开源基准库，包含七个具有不同特征、动作和观察空间特征以及CPU需求的轻量级1D和2D流控问题，并提供了参考控制解决方案。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Beacon库中的流控问题能够有效支持多种深度强化学习算法的测试，提升了算法在复杂流体环境中的表现，具体性能数据和基准结果将在开源库中提供。
🎯 应用场景
Beacon的研究成果可广泛应用于流体动力学、气候模拟、航空航天等领域，帮助研究人员快速验证和比较不同的深度强化学习算法，推动相关技术的进步。
📄 摘要（原文）
Recently, the increasing use of deep reinforcement learning for flow control problems has led to a new area of research, focused on the coupling and the adaptation of the existing algorithms to the control of numerical fluid dynamics environments. Although still in its infancy, the field has seen multiple successes in a short time span, and its fast development pace can certainly be partly imparted to the open-source effort that drives the expansion of the community. Yet, this emerging domain still misses a common ground to (i) ensure the reproducibility of the results, and (ii) offer a proper ad-hoc benchmarking basis. To this end, we propose Beacon, an open-source benchmark library composed of seven lightweight 1D and 2D flow control problems with various characteristics, action and observation space characteristics, and CPU requirements. In this contribution, the seven considered problems are described, and reference control solutions are provided. The sources for the following work are available at https://github.com/jviquerat/beacon.