[3Xin4] ポスターセッション1

[3Xin4-78] 深層強化学習によるエネルギープラント運用計画の最適化

〇岡田 篤人¹、平野 秀明²、北村 聖一²、森 一之²、森 直樹¹ (1.大阪公立大学、2.三菱電機株式会社)

キーワード：深層強化学習、最適化問題、DQN

近年, エネルギー問題は深刻化しておりエネルギープラントの省エネルギー化は課題となっている. この点を背景として, エネルギープラント運用計画に対するベンチマーク問題が提案されており, 数理最適化の手法を中心にその解法が報告されてきた. また深層強化学習がゲームをプレイするタスクを中心にめざましい発展を遂げている. 本研究では既存のベンチマーク問題に対して深層強化学習のアルゴリズムである Rainbow を適用し, 解の発見を目的とした.
対象となるベンチマーク問題は混合整数非線形計画問題であるが, Rainbow はエージェントの行動を連続値で扱うことはできない. そこで本研究では既知解を参考にして行動を離散化することによってエージェントの学習をした. その結果として, ベンチマーク問題における解の一部が参考にした解よりも同等かそれ以上の結果を得ることが出来た. これにより深層強化学習によるエネルギープラント最適化の有効性を示した．