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J-GLOBAL ID：201902258469720931   整理番号：19A2600942

マルチエージェント深層強化学習を用いた大規模都市型水害後における企業の行動制御

著者 (5件)： YANG Shaofeng (東大 新領域創成科学研究科) ,  小川芳樹 ,  池内幸司 ,  秋山祐樹 ,  柴崎亮介
資料名： 地理情報システム学会講演論文集(CD-ROM)  (地理情報システム学会(CD-ROM))
巻： 28  ページ： ROMBUNNO.D-2-5  発行年： 2019年 
JST資料番号： L3901B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 自然災害の大規模化,多様化に伴い,サプライチェーンの寸断による間接的経済被害が拡大しつつあり,災害後におけるサプライチェーンの早急な復旧が非常に重要である。そこで,本稿では,荒川洪水におけるサプライチェーンの効率的な復旧を目的とした企業の戦略獲得のために,企業間取引データや道路,災害などのビッグデータを組み合わせることで災害の被害波及及び復興過程のシミュレーション環境を構築する。また,マルチエージェント深層強化学習に基づいた企業の行動方針を提案し,復旧過程における企業の意思決定の最適化を行う。(著者抄録)

シソーラス用語： 強化学習 ,  *水害 ,  *企業 ,  工程 ,  洪水 ,  関東地方
準シソーラス用語： *サプライチェーン ,  マルチエージェント ,  荒川洪水 ,  行動制御 ,  *都市型水害

分類 (2件)： 自然災害  (RA02030M) ,  在庫管理  (KB05030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチエージェント ,  深層強化学習 ,  大規模 ,  都市型水害 ,  企業 ,  行動制御