Multi-Objective Reinforcement Learning for Energy-Efficient Industrial Control
作者: Georg Schäfer, Raphael Seliger, Jakob Rehrl, Stefan Huber, Simon Hirlaender
分类: eess.SY, cs.LG
发布日期: 2025-05-12
备注: Accepted at DEXA 2025 (AI4IP)
💡 一句话要点
提出多目标强化学习框架以实现工业控制的能源效率
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 多目标强化学习 能源效率 工业控制 复合奖励函数 自适应优化 智能制造 环境影响
📋 核心要点
- 现有工业控制方法在能源效率与性能之间的平衡面临挑战，尤其是在成本和环境约束日益严格的背景下。
- 本文提出了一种多目标强化学习框架，通过设计复合奖励函数来同时优化跟踪误差和电力消耗，提升能源效率。
- 实验结果表明，调整能量惩罚权重α对控制性能有显著影响，尤其在α值为0.0到0.25之间，表现出明显的性能转变。
📝 摘要（中文）
随着工业自动化对能源高效控制策略的需求日益增加，本文提出了一种多目标强化学习（MORL）框架，旨在平衡性能、环境和成本约束。研究聚焦于Quanser Aero 2测试平台的一自由度配置，设计了一个复合奖励函数，同时惩罚跟踪误差和电力消耗。初步实验探讨了能量惩罚权重α对俯仰跟踪与节能之间权衡的影响，结果显示在α值为0.0到0.25之间存在显著的性能转变，且在较低的α值下出现非帕累托最优解。我们推测这些现象可能与Adam优化器的自适应行为引入的伪影有关，未来工作将集中于通过基于高斯过程的帕累托前沿建模自动选择α，并将该方法从仿真转向实际部署。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决工业控制中能源效率与性能之间的矛盾，现有方法往往未能有效兼顾这两者，导致资源浪费和成本增加。
核心思路：通过引入多目标强化学习框架，设计复合奖励函数，既考虑跟踪精度又关注电力消耗，从而实现更高效的控制策略。
技术框架：整体架构包括环境建模、奖励函数设计、强化学习算法（如MORL）和实验验证。主要模块包括状态空间定义、动作选择策略和奖励反馈机制。
关键创新：最重要的创新在于复合奖励函数的设计，使得控制策略能够在跟踪精度和能耗之间进行有效权衡，与传统单目标优化方法有本质区别。
关键设计：在实验中，能量惩罚权重α的设置对性能影响显著，尤其在0.0到0.25的范围内，此外，使用Adam优化器时需注意其自适应行为可能引入的偏差。具体的损失函数和网络结构细节在论文中有详细描述。
📊 实验亮点
实验结果显示，当能量惩罚权重α在0.0到0.25之间变化时，控制性能发生显著转变，尤其在较低α值下出现非帕累托最优解，表明该方法在能源效率与性能平衡方面具有重要潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业自动化、机器人控制和智能制造等，能够为企业提供更为高效的能源管理方案，降低运营成本并减少环境影响。未来，该框架有望推广至更复杂的工业场景，实现更广泛的应用价值。
📄 摘要（原文）
Industrial automation increasingly demands energy-efficient control strategies to balance performance with environmental and cost constraints. In this work, we present a multi-objective reinforcement learning (MORL) framework for energy-efficient control of the Quanser Aero 2 testbed in its one-degree-of-freedom configuration. We design a composite reward function that simultaneously penalizes tracking error and electrical power consumption. Preliminary experiments explore the influence of varying the Energy penalty weight, alpha, on the trade-off between pitch tracking and energy savings. Our results reveal a marked performance shift for alpha values between 0.0 and 0.25, with non-Pareto optimal solutions emerging at lower alpha values, on both the simulation and the real system. We hypothesize that these effects may be attributed to artifacts introduced by the adaptive behavior of the Adam optimizer, which could bias the learning process and favor bang-bang control strategies. Future work will focus on automating alpha selection through Gaussian Process-based Pareto front modeling and transitioning the approach from simulation to real-world deployment.