KI-Agenten mittels Reinforcement Learning trainieren

Ein wesentlicher Bestandteil eines jeden Reinforcement-Learning-Systems ist die Bereitstellung einer zuverlässigen simulierten Umgebung für RL-Agenten. Dies lässt sich am besten mit einer leistungsstarken, universell einsetzbaren Simulationssoftware erreichen, die über schnelle, konsistente und optimierte Verbindungen zu RL-Algorithmen verfügt. Für Experten oder Forscher, die AnyLogic-Modelle als Trainingsumgebung für Reinforcement Learning verwenden möchten, stehen zwei Dienste zur Verfügung: die AnyLogic Cloud API und die ALPyne-Bibliothek.

Anwendungsfälle Workflows und Werkzeuge

Fall 1: Optimale Kontrolle von komplexen dynamischen Systemen

Ein wesentlicher Bestandteil eines jeden Reinforcement-Learning-Systems ist die Bereitstellung einer zuverlässigen simulierten Umgebung für KI-Agenten. Dies lässt sich am besten mit einer leistungsstarken, universell einsetzbaren Simulationssoftware erreichen, die über schnelle, konsistente und optimierte Verbindungen zu RL-Algorithmen verfügt. Die aus den Trainings erlernten Strategien können schließlich im realen System eingesetzt werden, das als Grundlage für das Simulationsmodell diente.

Fall 2: Verifizierung und Validierung des Simulationsmodells

Im Kern besteht der Trainingsprozess bei Reinforcement Learning aus einem Artificial Explorer, der alle Winkel einer Simulationsumgebung aufspürt und unter die Lupe nimmt. Mit einem geeigneten Belohnungssystem kann dieser Mechanismus verwendet werden, um einige sich häufig wiederholende Aspekte des Verifizierungs- und Validierungsprozesses partiell zu automatisieren und so eine gründlichere Prüfung der Robustheit und Genauigkeit des Simulationsmodells zu ermöglichen. Obwohl dieser Ansatz noch in den Kinderschuhen steckt, hat er das Potenzial, ein integraler Bestandteil des Verifizierungs- und Validierungsprozesses für alle Modellarten zu werden.

Fall 3: Vergleich der Effektivität und Leistung verschiedener RL-Algorithmen

Es gibt Repositorys mit standardisierten RL-Umgebungen, in denen Designer ihre Algorithmen unter vergleichbaren Umgebungsbedingungen ausprobieren und vergleichen können. Diese allgemein genutzten Umgebungen bieten jedoch nicht die Vielfalt und Komplexität, die in realen simulierten Systemen üblich sind. Eine Allzweck-Simulationsplattform kann hoch entwickelte Trainingsumgebungen schaffen, die sich mühelos anpassen lassen, gleichzeitig aber auch ein gewisses Maß an Komplexität und Komplikationen aufweisen, die je nach Branche und Anwendungsszenario variieren können.

Fall 4: Beurteilung der Wirksamkeit von Menschen entworfenen Maßnahmen im Vergleich

Analysten können alle Arten von regelbasierten, algorithmischen oder heuristischen Lösungen auswählen, entwerfen oder kuratieren. Der Zugang zu einer Ausgangslösung in Form einer Reinforcement-Learning-Strategie ist äußerst wertvoll, um die Effizienz kuratierter und manuell gestalteter Lösungen zu beurteilen – vor allem, wenn diese Lösungen für Szenarien bestimmt sind, in denen ein absolutes Optimum unerreichbar ist.

Workflows und Werkzeuge

Für Experten oder Forscher, die AnyLogic-Modelle als Trainingsumgebung für Reinforcement Learning verwenden möchten, stehen zwei Dienste zur Verfügung: die AnyLogic Cloud API und die ALPyne-Bibliothek.

AnyLogic Cloud und ihre API
Verbindung mit ALPyne

AnyLogic Cloud und ihre API

Laden Sie das Simulationsmodell in die AnyLogic Cloud hoch und verwenden Sie die Cloud-API, um mit benutzerdefinierten KI-Frameworks zu kommunizieren.

Diese Option ist für Spezialisten mit manuell erstelltem RL-Trainingscode gedacht, die unter Einsatz von Simulationsumgebungen trainieren möchten, die auf AnyLogic Cloud gehostet werden. Besitzer von AnyLogic Private Cloud haben Zugang zu einer Python-API, die das Ausführen der Modelle auf einer skalierbaren, serverbasierten Plattform ermöglicht. Derzeit unterstützt diese API nur Trainingseinheiten, die keine interaktive Kommunikation erfordern, da sie die Belohnung (oder das Feedback) erst am Ende einer jeden Einheit liefert.

Verbindung mit ALPyne

Verbinden Sie exportierte AnyLogic-Modelle und kommunizieren Sie mit KI-Frameworks in einer lokalen Python-Umgebung mit ALPyne.

Für diejenigen, die testen möchten, wie ein manuell kuratiertes RL-Setup mit einem AnyLogic-Modell auf einem lokalen Rechner funktioniert, bietet ALPyne eine entsprechende Möglichkeit. Dieses auf Python basierende Paket erlaubt Ihnen die Kommunikation mit einem aus dem RL-Experiment exportierten AnyLogic-Modell.