arXiv 用逆强化学习聚合资源生成数字孪生模型
原文标题：Data-Driven Resource Aggregation for Scalable Digital Twin and Simulation Model Generation
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论文针对制造系统频繁重构导致数字孪生建模困难的问题，提出自动选择与聚合资源以简化仿真建模的方法。该方法借鉴逆强化学习，从生产事件日志中学习资源行为价值表示，识别并聚合功能贡献相似的资源，实验表明在显著降低复杂度的同时保持性能精度。
- 问题
- 制造系统频繁重构时，数字孪生逐资源全粒度建模复杂度和算力开销过高。
- 方法
- 用逆强化学习从生产事件日志学资源行为价值表示，自动识别并聚合功能贡献相似的资源。
- 结果
- 未给出量化结果，仅以吞吐量和系统时间验证降复杂度时保持精度。
- 影响
- 产线改造后数字孪生可自动瘦身重建，减少手工建模与仿真成本。
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