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J-GLOBAL ID：201102200301034511   整理番号：11A1936163

マルチエージェント強化学習を用いた自律分散型スケジューリング-納期ずれ最小化のためのジョブ選択の学習-

著者 (4件)： 横手隆幸 (大阪府大) ,  岩村幸治 (大阪府大) ,  谷水義隆 (大阪府大) ,  杉村延広 (大阪府大)
資料名： 自動制御連合講演会(CD-ROM)  (自動制御連合講演会講演論文集(CD-ROM))
巻： 54th  ページ： ROMBUNNO.2J405  発行年： 2011年11月19日 
JST資料番号： F0989D  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 筆者らは,これまでに自律分散型生産システムにおけるスケジューリング手法の研究として,マルチエージェント強化学習の適用について検討している。本報告では,納期ずれ和の最小化を目的として,リソースがジョブを適切に選択するための判断基準を学習する手法について提案する。(著者抄録)

シソーラス用語： *生産システム ,  *スケジューリング ,  *自律分散系 ,  納期 ,  *強化学習 ,  判定基準
準シソーラス用語： 判断基準

分類 (2件)： オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q) ,  生産工学一般  (KB01000U)

タイトルに関連する用語 (7件)： マルチエージェント ,  強化学習 ,  自律 ,  スケジューリング ,  納期 ,  最小化 ,  学習