Das Paper "DynAMO" stellt eine neue Methode für die dynamische Mesh-Optimierung durch Multi-Agenten-Verstärkungslernen vor. Adaptive Mesh-Verfeinerung wird effektiv genutzt, um die Genauigkeit und Effizienz von numerischen Methoden für partielle Differentialgleichungen zu optimieren. Die herkömmlichen Ansätze für adaptive Mesh-Verfeinerung basieren auf instantanen Fehlerindikatoren, was häufiges Remeshing erfordert. DynAMO nutzt Verstärkungslernen, um neue lokale Verfeinerungspolitiken zu entdecken, die zukünftige Lösungszustände antizipieren und darauf reagieren können. Dies ermöglicht genauere Lösungen über längere Zeiträume. Das Paper zeigt, dass diese neue Methode konventionelle Strategien übertreffen kann und sich auf verschiedene Gittergrößen, Remeshing- und Simulationszeiten sowie Anfangsbedingungen verallgemeinern lässt.
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