Former des agents d’IA avec l’apprentissage par renforcement

Une partie intégrante de toute configuration d'apprentissage par renforcement (RL) consiste à fournir aux agents RL un environnement simulé fiable. La meilleure façon d'y parvenir est d'utiliser un logiciel de simulation puissant et polyvalent avec des connexions rapides, cohérentes et rationalisées aux algorithmes RL. Pour les experts ou les chercheurs qui souhaitent utiliser les modèles AnyLogic comme environnement d'entraînement pour l'apprentissage par renforcement, deux options sont disponibles : l'API d'AnyLogic Cloud et la bibliothèque Alpyne.

Cas d’utilisation Flux de travail et outils

Cas 1 : Contrôle optimal de systèmes dynamiques complexes

Une partie intégrante de toute configuration d’apprentissage par renforcement consiste à fournir aux agents d’IA un environnement simulé fiable. Ceci est mieux accompli en utilisant un puissant logiciel de simulation à usage général avec des connexions rapides, cohérentes et rationalisées aux algorithmes RL. Les politiques apprises des formations peuvent éventuellement être déployées dans le système réel à partir duquel le modèle de simulation a été construit.

Cas 2 : Vérifier et valider le modèle de simulation

At its core, the reinforcement learning training process is comprised of an artificial explorer that examines and scrutinizes all corners of a simulation environment. With an appropriate reward schema, this mechanism could be used to partially automate some commonly repetitive aspects of the verification and validation process, allowing more thorough testing of the robustness and fidelity of the simulation model. Although this approach is still at its infancy, it has the potential to become an integral part of the verification and validation process for all types of models.

Cas 3 : Comparaison de l’efficacité et des performances de différents algorithmes RL

Il existe des référentiels d’environnements RL standardisés permettant aux chercheurs de tester et de comparer leurs algorithmes sur des terrains de jeu comparables. Cependant, ces environnements largement utilisés n’offrent pas la variété et la complexité qui sont courantes dans les systèmes simulés réels. Une plate-forme de simulation à usage général peut fournir des environnements de formation sophistiqués qui peuvent être facilement personnalisables, tout en offrant différents niveaux de complexités et de complications qui sont uniques dans chaque industrie et scénario appliqué.

Cas 4 : Servir de mesure de comparaison pour évaluer l’efficacité des politiques conçues par l’homme

Les analystes peuvent choisir, concevoir ou organiser toutes sortes de solutions basées sur des règles, algorithmiques ou heuristiques. Avoir accès à une solution de base, sous la forme d’une politique d’apprentissage par renforcement, est extrêmement précieux pour faire la lumière sur l’efficacité des solutions organisées et façonnées manuellement - en particulier lorsque ces solutions sont destinées à des scénarios où un optimum absolu est inatteignable.

Flux de travail et outils

Pour les experts ou les chercheurs qui souhaitent utiliser les modèles AnyLogic comme environnement d'entraînement pour l'apprentissage par renforcement, deux options sont disponibles : l'API d'AnyLogic Cloud et la bibliothèque Alpyne.

AnyLogic Cloud et son API
Connection avec Alpyne

AnyLogic Cloud et son API

Téléchargez le modèle de simulation sur le cloud AnyLogic et utilisez l'API cloud pour communiquer avec les frameworks d'IA attribués par l'utilisateur.

Cette option s'adresse aux experts disposant d'un code d'entraînement RL défini manuellement et qui souhaitent d'entraîner en utilisant l'environnements de simulation hébergés sur AnyLogic Cloud. Les propriétaires d'AnyLogic Private Cloud ont accès à une API Python qui se charge d'exécuter les modèles sur une plate-forme évolutive basée sur un serveur. Cette API ne prend en charge que les épisodes de formation qui ne nécessitent pas de communication interactive puisqu'elle fournissait la récompense (ou le feedback) à la fin de chaque épisode.

Connexion avec Alpyne

Connectez les modèles AnyLogic exportés et communiquez avec les cadres d’IA dans un environnement Python local via Alpyne.

Pour ceux qui souhaitent tester le fonctionnement d'une configuration RL organisée manuellement avec un modèle AnyLogic sur une machine locale, Alpyne fournit un moyen de le faire. Ce package basé sur Python vous permet de communiquer avec un modèle AnyLogic exporté à partir de l'expérimentation RL.

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