Enhancing sample efficiency in reinforcement-learning-based flow control: replacing the critic with an adaptive reduced-order model
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Yao, Zesheng, Wan, Zhen-Hua, Yang, Canjun, Xia, Qingchao, Zhang, Mengqi |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Numerical solutions of fixed points in two-dimensional Kuramoto-Sivashinsky equation expedited by reinforcement learning
von: Jiang, Juncheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jiang, Juncheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Transfer learning strategies for accelerating reinforcement-learning-based flow control
von: Salehi, Saeed
Veröffentlicht: (2025)
von: Salehi, Saeed
Veröffentlicht: (2025)
Model predictive control-based value estimation for efficient reinforcement learning
von: Wu, Qizhen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wu, Qizhen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Computationally efficient Gauss-Newton reinforcement learning for model predictive control
von: Brandner, Dean, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Brandner, Dean, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Coupling the reduced-order model and the generative model for an importance sampling estimator
von: Wan, Xiaoliang, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Wan, Xiaoliang, et al.
Veröffentlicht: (2019)
Attention on flow control: transformer-based reinforcement learning for lift regulation in highly disturbed flows
von: Liu, Zhecheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Zhecheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A critical assessment of reinforcement learning methods for microswimmer navigation in complex flows
von: Mecanna, Selim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mecanna, Selim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stochastic parameter reduced-order model based on hybrid machine learning approaches
von: Fang, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fang, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Quantum machine learning for efficient reduced order modelling of turbulent flows
von: Li, Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Focal plane wavefront control with model-based reinforcement learning
von: Nousiainen, Jalo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nousiainen, Jalo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Real-time optimal control of high-dimensional parametrized systems by deep learning-based reduced order models
von: Tomasetto, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tomasetto, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Latent feedback control of distributed systems in multiple scenarios through deep learning-based reduced order models
von: Tomasetto, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tomasetto, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On latent dynamics learning in nonlinear reduced order modeling
von: Farenga, Nicola, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Farenga, Nicola, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Koopman-based surrogate modeling for reinforcement-learning-control of Rayleigh-Benard convection
von: Plotzki, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Plotzki, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A dual mode adaptive basal-bolus advisor based on reinforcement learning
von: Sun, Qingnan, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Sun, Qingnan, et al.
Veröffentlicht: (2019)
How to craft a deep reinforcement learning policy for wind farm flow control
von: Kadoche, Elie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kadoche, Elie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Autonomous vehicle decision and control through reinforcement learning with traffic flow randomization
von: Lin, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lin, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Beacon, a lightweight deep reinforcement learning benchmark library for flow control
von: Viquerat, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Viquerat, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Model-based deep reinforcement learning for accelerated learning from flow simulations
von: Weiner, Andre, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Weiner, Andre, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Causal prompting model-based offline reinforcement learning
von: Yu, Xuehui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yu, Xuehui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Machine-learning invariant foliations in forced systems for reduced order modelling
von: Szalai, Robert
Veröffentlicht: (2024)
von: Szalai, Robert
Veröffentlicht: (2024)
Experimental evaluation of offline reinforcement learning for HVAC control in buildings
von: Wang, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Scilab-RL: A software framework for efficient reinforcement learning and cognitive modeling research
von: Dohmen, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dohmen, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Explainable deep reinforcement learning reveals energy-efficient control strategies for turbulent drag reduction
von: Tonti, Federica, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tonti, Federica, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Deep reinforcement learning-based spacecraft attitude control with pointing keep-out constraint
von: Yang, Juntang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Juntang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Not all tokens are needed(NAT): token efficient reinforcement learning
von: Sang, Hejian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sang, Hejian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Tapered Off-Policy REINFORCE: Stable and efficient reinforcement learning for LLMs
von: Roux, Nicolas Le, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Roux, Nicolas Le, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Computationally efficient reductions between some statistical models
von: Lou, Mengqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lou, Mengqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
scDD: Latent Codes Based scRNA-seq Dataset Distillation with Foundation Model Knowledge
von: Yu, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yu, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Active management of battery degradation in wireless sensor network using deep reinforcement learning for group battery replacement
von: Jeong, Jong-Hyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jeong, Jong-Hyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Load constrained wind farm flow control through multi-objective multi-agent reinforcement learning
von: Åstrand, Teodor, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Åstrand, Teodor, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Predictive reinforcement learning based adaptive PID controller
von: Ma, Chaoqun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ma, Chaoqun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Advanced deep-reinforcement-learning methods for flow control: group-invariant and positional-encoding networks improve learning speed and quality
von: Jeon, Joongoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jeon, Joongoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Strategies for energy-efficient flow control leveraging deep reinforcement learning
von: Jia, Wang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jia, Wang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
History-aware adaptive reduced-order models via incremental singular value decomposition
von: Hedayat, Amirpasha, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hedayat, Amirpasha, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Transformer models as an efficient replacement for statistical test suites to evaluate the quality of random numbers
von: Goel, Rishabh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Goel, Rishabh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An efficient deep reinforcement learning environment for flexible job-shop scheduling
von: Wu, Xinquan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Xinquan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AOAD-MAT: Transformer-based multi-agent deep reinforcement learning model considering agents' order of action decisions
von: Takayama, Shota, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Takayama, Shota, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Diffusion-based supervised learning of generative models for efficient sampling of multimodal distributions
von: Tran, Hoang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tran, Hoang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Policy-shaped prediction: avoiding distractions in model-based reinforcement learning
von: Hutson, Miles, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hutson, Miles, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Numerical solutions of fixed points in two-dimensional Kuramoto-Sivashinsky equation expedited by reinforcement learning
von: Jiang, Juncheng, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Transfer learning strategies for accelerating reinforcement-learning-based flow control
von: Salehi, Saeed
Veröffentlicht: (2025) -
Model predictive control-based value estimation for efficient reinforcement learning
von: Wu, Qizhen, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Computationally efficient Gauss-Newton reinforcement learning for model predictive control
von: Brandner, Dean, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Coupling the reduced-order model and the generative model for an importance sampling estimator
von: Wan, Xiaoliang, et al.
Veröffentlicht: (2019)