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J-GLOBAL ID:201302262411900745   整理番号:13A0730955

自律分散型リアルタイムスケジューリングへのマルチエージェント強化学習の適用

Applying Multi-agent Reinforcement Learning to Autonomous Distributed Real-time Scheduling
著者 (4件):
資料名:
巻: 26  号:ページ: 129-137  発行年: 2013年04月 
JST資料番号: L0070A  ISSN: 1342-5668  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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本研究は,加工される製品および加工機械を対象としたジョブショップスケジューリング問題に関するものである。本論文では,効用値に基づくリアルタイムスケジューリング手法の概要と問題点について述べた。そして,その問題点を解決する手法の1つとして,ジョブエージェントおよびリソースエージェントにマルチエージェント強化学習を適用し,生産システムの状態に応じて適切に効用値の算出方法を切り替える手法を提案した。
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