Una parte integral de cualquier configuración de aprendizaje por refuerzo es proporcionar a los agentes de RL un entorno simulado confiable. Esto se logra mejor utilizando un software de simulación potente y de propósito general, con conexiones rápidas, consistentes y simplificadas con algoritmos de RL.
Para especialistas o investigadores que deseen utilizar modelos de AnyLogic como entorno de entrenamiento para el aprendizaje por refuerzo, existen dos opciones disponibles: la biblioteca Alpyne y la API de AnyLogic Cloud (para casos de uso limitados).
Una parte integral de cualquier configuración de aprendizaje por refuerzo es proporcionar a los agentes de IA un entorno simulado confiable. Esto se logra mejor utilizando un software de simulación potente y de propósito general, con conexiones rápidas, consistentes y simplificadas con algoritmos de RL.
Las políticas aprendidas durante el entrenamiento pueden eventualmente ser implementadas en el sistema real a partir del cual se construyó el modelo de simulación.
En esencia, el proceso de entrenamiento en aprendizaje por refuerzo consiste en un explorador artificial que examina y recorre cada rincón de un entorno simulado. Con un esquema de recompensas adecuado, este mecanismo puede utilizarse para automatizar parcialmente ciertos aspectos comúnmente repetitivos del proceso de verificación y validación, permitiendo pruebas más exhaustivas de la robustez y fidelidad del modelo de simulación.
Aunque este enfoque aún se encuentra en una etapa inicial, tiene el potencial de convertirse en una parte integral del proceso de verificación y validación para todo tipo de modelos.
Existen repositorios de entornos de aprendizaje por refuerzo (RL) estandarizados que permiten a los investigadores probar y comparar sus algoritmos en condiciones comparables. Sin embargo, estos entornos ampliamente utilizados no ofrecen la variedad ni la complejidad que suelen encontrarse en sistemas simulados del mundo real.
Una plataforma de simulación de propósito general puede proporcionar entornos de entrenamiento sofisticados que sean fácilmente personalizables, además de ofrecer distintos niveles de complejidad y desafíos únicos para cada industria y escenario de aplicación.
Los analistas pueden seleccionar, diseñar o desarrollar todo tipo de soluciones basadas en reglas, algoritmos o enfoques heurísticos. Contar con una solución de referencia en forma de una política de aprendizaje por refuerzo (RL) es extremadamente valioso para evaluar la eficacia de soluciones desarrolladas manualmente, especialmente en escenarios donde un óptimo absoluto es inalcanzable.
Los analistas pueden elegir, diseñar o desarrollar todo tipo de soluciones basadas en reglas, algoritmos o enfoques heurísticos. Contar con una solución base, en forma de una política de aprendizaje por refuerzo (RL), es sumamente valioso para arrojar luz sobre la eficacia de soluciones diseñadas o ajustadas manualmente, especialmente en escenarios donde un óptimo absoluto es inalcanzable.
Conecte modelos de AnyLogic exportados y comuníquese con frameworks de IA en un entorno local de Python mediante Alpyne.
Para quienes estén interesados en probar cómo funciona una configuración de aprendizaje por refuerzo (RL) con curación manual junto a un modelo de AnyLogic en una máquina local, Alpyne ofrece una forma de hacerlo. Este paquete basado en Python permite la comunicación con un modelo de AnyLogic exportado desde el Experimento RL.
Cargue el modelo de simulación en AnyLogic Cloud y use la API de la nube para comunicarse con las estructuras de IA definidas por el usuario.
Esta opción es para especialistas con código de entrenamiento de RL definido manualmente que desean entrenar utilizando entornos de simulación alojados en AnyLogic Cloud. Los propietarios de AnyLogic Private Cloud tienen acceso a una API de Python que ejecuta los modelos en una plataforma escalable basada en servidor. Esta API solo admite episodios de entrenamiento que no requieren comunicación interactiva, ya que proporciona la recompensa (o retroalimentación) al final de cada episodio.
