Multi‐agent reinforcement learning for process control: Exploring the intersection between fields of reinforcement learning, control theory, and game theory
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The application of reinforcement learning (RL) in process control has garnered increasing research attention. However, much of the current literature is focused on training and deploying a single RL agent. The application of multi‐agent reinforcement learning (MARL) has not been fully explored in process control. This work aims to: (i) develop a unique RL agent configuration that is suitable in a MARL control system for multiloop control, (ii) demonstrate the efficacy of MARL systems in controlling multiloop process that even exhibit strong interactions, and (iii) conduct a comparative study of the performance of MARL systems trained with different game‐theoretic strategies. First, we propose a design of an RL agent configuration that combines the functionalities of a feedback controller and a decoupler in a control loop. Thereafter, we deploy two such agents to form a MARL system that learns how to control a two‐input, two‐output system that exhibits strong interactions. After training, the MARL system shows effective control performance on the process. With further simulations, we examine how the MARL control system performs with increasing levels of process interaction and when trained with reward function configurations based on different game‐theoretic strategies (i.e., pure cooperation and mixed strategies). The results show that the performance of the MARL system is weakly dependent on the reward function configuration for systems with weak to moderate loop interactions. The MARL system with mixed strategies appears to perform marginally better than MARL under pure cooperation in systems with very strong loop interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».