様々な優先度をもつ離散事象システムのための最適なスーパーバイザの強化学習

KAJIWARA Koji; YAMASAKI Tatsushi

文献

J-GLOBAL ID：201302268539222799 整理番号：13A0529692

様々な優先度をもつ離散事象システムのための最適なスーパーバイザの強化学習

Reinforcement Learning of Optimal Supervisor for Discrete Event Systems with Different Preferences

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=13A0529692&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=13A0529692&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=F0699C") }}

著者 (2件)： ,
資料名：
巻： E96-A 号： 2 ページ： 525-531 (J-STAGE) 発行年： 2013年
JST資料番号： F0699C ISSN： 0916-8508 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：英語 (EN)

この論文で著者らは,様々な優先度をもつ離散事象システム(DESs)のために最適な監視制御方法を提案する。先行研究では,著者らは強化学習に基づく最適の監視制御方法を提案した。この論文では,著者らは,それを拡張し,いくつかのローカルシステムから成るシステムを検討する。このシステムは,ローカルのDESsから成る分散DES(DDES)によってモデル化され,中央スーパーバイザによって監視される。さらに,著者らは,スーパーバイザとそれぞれのローカルのDESにはそれら自身の優先度があると考える。各優先度は選択関数によって表される。著者らは選択関数に基づく新しい価値関数を導入する。そして,著者らはDDESsのための強化学習に基づく最適なスーパーバイザの学習法を提案する。スーパーバイザは,DDESに対する価値関数を最大化するように,コントロールパターンを割り当てる方法を学習する。提案方法は,様々な優先度をもついくつかのローカルシステムから成るDDESのための,最適なスーパーバイザの一般的な枠組みを示している。著者らは,コンピュータ・シミュレーションにより提案法の効果を明らかにした。(翻訳著者抄録)

, , , , , , ,
,

システム最適化手法

引用文献 (16件)：

[1] C.G. Cassandas and S. Lafortune, Introduction to Discrete Event Systems Second Ed., Springer, 2007.
[2] P.J. Ramadge and W.M. Wonham, “Supervisory control of a class of discrete event processes,” SIAM J. Control Optim., vol.25, no.1, pp.206-230, 1987.
[3] R. Sengupta and S. Lafortune, “An optimal control theory for discrete event systems,” SIAM J. Control Optim., vol.36, no.2, pp.488-541, 1998.
[4] X. Wang and A. Ray, “A language measure for performance evaluation of discrete-event supervisory control systems,” Applied Mathematical Modeling, vol.28, pp.817-833, 2004.
[5] T. Yamasaki and T. Ushio, “Supervisory control of discrete event systems based on a reinforcement learning,” Trans. of ISCIE, vol.16, no.3, pp.118-124, 2003 (in Japanese).

, , ,

前のページに戻る