Reinforcement Learning for Safe Occupancy Strategies in Educational Spaces during an Epidemic

📄 arXiv: 2312.15163v1 📥 PDF

作者: Elizabeth Akinyi Ondula, Bhaskar Krishnamachari

分类: cs.AI

发布日期: 2023-12-23

💡 一句话要点

提出SafeCampus，利用强化学习优化疫情期间教育场所安全占用策略

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

关键词: 强化学习 疫情建模 安全占用策略 教育场所 Q-learning

📋 核心要点

  1. 现有流行病模型在指导疫情期间教育场所占用策略方面存在不足，难以平衡感染控制和教育效益。
  2. 论文提出SafeCampus，一个基于强化学习的模拟环境，用于探索和优化疫情期间的安全占用策略。
  3. 通过Q-learning算法，SafeCampus能够生成策略矩阵，指导不同疫情条件下的占用决策，并揭示疫情管理中的权衡。

📝 摘要（中文）

本研究采用了一种规范性方法，侧重于利用强化学习（RL）来开发策略，以平衡最小化感染与最大化教育环境中面对面互动。我们引入了SafeCampus，这是一个新颖的工具，用于模拟感染传播，并促进探索各种RL算法以应对疫情挑战。SafeCampus包含一个定制的RL环境，该环境基于随机流行病模型，以真实地表示疫情期间的大学校园动态。我们评估了Q-learning在离散状态空间中的应用，这产生了一个策略矩阵，该矩阵不仅指导不同疫情条件下的占用决策，还说明了疫情管理中固有的权衡。这种权衡的特点是更严格的措施（可能有效减少感染，但降低教育效益，即减少面对面互动）与更宽松的政策（可能导致更高的感染率）之间的两难选择。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决疫情期间如何在教育场所（如大学校园）制定安全占用策略的问题。现有方法，如确定性和随机性流行病模型，虽然可以用于理解传染病传播，但缺乏直接指导策略制定的能力，难以在最小化感染风险和最大化面对面互动（教育效益）之间取得平衡。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习（RL）来学习最优的占用策略。通过将疫情传播建模为一个马尔可夫决策过程（MDP），并使用RL算法训练智能体，使其能够在不同的疫情状态下做出最优的占用决策，从而在感染风险和教育效益之间找到最佳平衡点。

技术框架：论文构建了一个名为SafeCampus的模拟环境，该环境包含以下主要模块：1) 疫情传播模型：基于随机流行病模型，模拟病毒在校园内的传播过程。2) RL环境：将校园状态（如感染人数、疫苗接种率等）作为状态空间，占用策略（如允许的课堂人数、社交活动限制等）作为动作空间，感染人数和教育效益作为奖励函数。3) RL智能体：使用Q-learning算法训练智能体，使其学习在不同状态下选择最优动作。

关键创新：论文的关键创新在于将强化学习应用于疫情期间的教育场所占用策略优化问题，并提出了SafeCampus模拟环境。与传统的流行病模型相比，SafeCampus能够直接生成可执行的策略，并考虑到感染风险和教育效益之间的权衡。

关键设计：SafeCampus的关键设计包括：1) 状态空间的离散化：将连续的校园状态离散化为有限个状态，以便使用Q-learning算法。2) 奖励函数的定义：将感染人数作为负奖励，教育效益（如面对面互动次数）作为正奖励，通过调整权重来平衡两者。3) Q-learning算法的参数设置：包括学习率、折扣因子和探索率等，需要根据具体情况进行调整。

📊 实验亮点

论文使用Q-learning算法在SafeCampus环境中进行了实验，结果表明，该方法能够生成有效的占用策略，在不同疫情条件下平衡感染风险和教育效益。实验结果展示了策略矩阵，该矩阵清晰地展示了在不同疫情状态下应该采取的占用策略，以及感染风险和教育效益之间的权衡关系。虽然论文没有提供具体的性能数据或对比基线，但其概念验证性质为后续研究奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各类教育机构，帮助制定疫情期间的安全占用策略，平衡感染风险和教育效益。此外，SafeCampus模拟环境可扩展到其他公共场所，如办公楼、商场等，为疫情常态化下的场所管理提供决策支持。该研究也为其他领域，如资源分配、交通管理等，提供了基于强化学习的优化思路。

📄 摘要（原文）

Epidemic modeling, encompassing deterministic and stochastic approaches, is vital for understanding infectious diseases and informing public health strategies. This research adopts a prescriptive approach, focusing on reinforcement learning (RL) to develop strategies that balance minimizing infections with maximizing in-person interactions in educational settings. We introduce SafeCampus , a novel tool that simulates infection spread and facilitates the exploration of various RL algorithms in response to epidemic challenges. SafeCampus incorporates a custom RL environment, informed by stochastic epidemic models, to realistically represent university campus dynamics during epidemics. We evaluate Q-learning for a discretized state space which resulted in a policy matrix that not only guides occupancy decisions under varying epidemic conditions but also illustrates the inherent trade-off in epidemic management. This trade-off is characterized by the dilemma between stricter measures, which may effectively reduce infections but impose less educational benefit (more in-person interactions), and more lenient policies, which could lead to higher infection rates.