The integration of Model Predictive Control and deep Reinforcement Learning for efficient thermal control in thermoforming processes
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an approach to integrate Model Predictive Control (MPC) and deep Reinforcement Learning (RL) to improve the efficiency in radiation thermal control systems, specifically in the heating phase of the thermoforming process where a considerable number of radiation heating elements are used as actuators. Because of the large action and state spaces in such systems, the exploration process during the agent training takes a long time. The strategy in this paper employs an MPC to guide and expedite the training process of deep RL agents. While MPC performs optimally with well-defined models and can handle constraints, it requires that model parameters stay constant over time and its online computational burden is notable, especially in systems with extensive action and state spaces. The Proposed approach leverages the predictive capabilities of MPC to provide an external action input that can guide the deep RL agent’s exploration and learning process. Hence, at the end of the training process, the trained agent will perform close to optimally while its online computational burden is very low compared to MPC. In our designed heating system, this hybrid method dramatically accelerates learning, achieving a remarkable 100-fold increase in average episode rewards during training compared to traditional deep RL techniques. Furthermore, the trained agent is not only robust to environmental disturbances, but its online computing burden is 14 times lower than that of MPC. This approach stands as a promising solution for efficient and effective thermal control in industrial applications.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».