InfraLib: Enabling Reinforcement Learning and Decision-Making for Large-Scale Infrastructure Management
作者: Pranay Thangeda, Trevor S. Betz, Michael N. Grussing, Melkior Ornik
分类: cs.AI, cs.LG, eess.SY
发布日期: 2024-09-05 (更新: 2024-12-16)
备注: Updated preprint under active review
💡 一句话要点
InfraLib：用于大规模基础设施管理的强化学习与决策开源框架
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 基础设施管理 强化学习 序贯决策 仿真环境 资源约束
📋 核心要点
- 现有基础设施管理决策依赖人工判断，难以应对系统规模大、组件退化随机、信息不完整等挑战。
- InfraLib框架通过模块化设计，将基础设施管理问题建模为序贯决策过程，支持资源约束和部分可观测性。
- 通过合成和真实路网案例，验证了InfraLib在模拟不同场景下的有效性和大规模计算效率。
📝 摘要（中文）
基础设施系统的高效管理对于经济稳定、可持续性和公共安全至关重要。然而，由于系统规模庞大、组件随机退化、部分可观测性和资源约束，基础设施维护面临挑战。仅依赖人类判断的决策策略通常会导致次优决策。强化学习等数据驱动方法提供了有希望的解决方案，但由于缺乏合适的仿真环境，其应用受到限制。我们提出了InfraLib，这是一个开源的模块化和可扩展框架，能够将具有资源约束的基础设施管理问题建模和分析为序贯决策问题。该框架实现了分层随机退化模型，支持真实的部分可观测性，并处理包括周期性预算和组件不可用性在内的实际约束。InfraLib提供了用于基准测试决策方法的标准化环境，以及用于专家数据收集和策略评估的工具。通过合成基准和真实道路网络的案例研究，我们证明了InfraLib能够对不同的基础设施管理场景进行建模，同时保持大规模的计算效率。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大规模基础设施管理中，由于系统复杂性、不确定性和资源限制，导致决策效率低下和效果不佳的问题。现有方法，特别是依赖人工经验的决策方式，难以在长期和大规模的场景下做出最优决策。缺乏合适的仿真环境也是强化学习等数据驱动方法应用的一大障碍。
核心思路：论文的核心思路是将基础设施管理问题建模为一个序贯决策问题，并利用强化学习算法来寻找最优的维护和资源分配策略。通过构建一个模块化、可扩展的仿真环境，InfraLib 允许研究人员在各种基础设施场景下测试和比较不同的决策算法。
技术框架：InfraLib框架包含以下主要模块：1) 基础设施建模模块：用于构建基础设施系统的数字孪生，包括组件的属性、状态和退化模型。2) 环境交互模块：定义了智能体与环境的交互方式，包括状态观测、动作执行和奖励反馈。3) 资源约束模块：模拟实际应用中的资源限制，如预算约束、人力约束和材料约束。4) 决策算法模块：集成了各种强化学习算法，用于训练智能体并生成决策策略。5) 评估模块：用于评估不同决策策略的性能，包括成本、可靠性和安全性等指标。
关键创新：InfraLib的关键创新在于其提供了一个通用的、可定制的基础设施管理仿真平台，弥补了现有研究中缺乏标准化环境的不足。它支持分层、随机的退化模型，能够更真实地模拟基础设施的运行状态。此外，InfraLib还考虑了实际应用中的各种约束条件，如周期性预算和组件不可用性，使得仿真结果更具实用价值。
关键设计：InfraLib采用模块化设计，方便用户根据具体应用场景定制环境。退化模型采用分层结构，允许用户定义不同层级的组件退化过程。奖励函数的设计需要仔细考虑，以平衡成本、可靠性和安全性等多个目标。框架支持多种强化学习算法，用户可以根据具体问题选择合适的算法。此外，框架还提供了数据收集和策略评估工具，方便用户进行实验和分析。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过合成基准和真实道路网络的案例研究，验证了InfraLib的有效性。实验结果表明，InfraLib能够对不同的基础设施管理场景进行建模，并在大规模场景下保持计算效率。具体性能数据和对比基线在论文中进行了详细展示，证明了该框架在实际应用中的潜力。
🎯 应用场景
InfraLib可应用于道路、桥梁、供水、电力等多种基础设施系统的管理和维护决策。通过仿真优化，可以帮助政府和企业制定更有效的维护计划，降低维护成本，提高基础设施的可靠性和安全性，最终提升公共服务质量和保障经济可持续发展。
📄 摘要（原文）
Efficient management of infrastructure systems is crucial for economic stability, sustainability, and public safety. However, infrastructure sustainment is challenging due to the vast scale of systems, stochastic deterioration of components, partial observability, and resource constraints. Decision-making strategies that rely solely on human judgment often result in suboptimal decisions over large scales and long horizons. While data-driven approaches like reinforcement learning offer promising solutions, their application has been limited by the lack of suitable simulation environments. We present InfraLib, an open-source modular and extensible framework that enables modeling and analyzing infrastructure management problems with resource constraints as sequential decision-making problems. The framework implements hierarchical, stochastic deterioration models, supports realistic partial observability, and handles practical constraints including cyclical budgets and component unavailability. InfraLib provides standardized environments for benchmarking decision-making approaches, along with tools for expert data collection and policy evaluation. Through case studies on both synthetic benchmarks and real-world road networks, we demonstrate InfraLib's ability to model diverse infrastructure management scenarios while maintaining computational efficiency at scale.