Entorno de simulación basado en DEVS para agentes de aprendizaje por refuerzo aplicado a la generación y administración de energías renovables

Abstract

La dinámica y complejidad de los entornos industriales actualmente han llevado a la necesidad de soluciones que permitan capturar la interacción en tiempo real para tomar decisiones sobre el control de los procesos involucrados. El Aprendizaje por Refuerzo es un enfoque promisorio, que se aplica en problemas de decisión secuencial, donde la complejidad radica en la interacción agente-entorno y la incertidumbre subyacente del entorno, pero requiere de una simulación que refleje el proceso bajo control (entorno) y su dinámica para entrenar el agente. En particular, el uso de energías alternativas representa un problema con enormes desafíos, donde existen procesos críticos que necesitan monitoreo y control en tiempo real de un ambiente altamente incierto. En este trabajo, se presenta una solución para entrenar este tipo de agentes con entornos modelados y simulados usando DEVS. El mismo se aplica al problema de generación y administración de una energía alterna, biogás producido por un digestor y usado por diferentes perfiles de consumidores industriales.