不確実なネットワーク遅延を持つネットワーク化制御システムへの深層強化学習の応用

Ikemoto Junya; Ushio Toshimitsu

文献

J-GLOBAL ID：202002256890721507 整理番号：20A2738891

不確実なネットワーク遅延を持つネットワーク化制御システムへの深層強化学習の応用

Application of deep reinforcement learning to networked control systems with uncertain network delays

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資料名：
巻： 11 号： 4 ページ： 480-500(J-STAGE) 発行年： 2020年
JST資料番号： U0219A ISSN： 2185-4106 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)

ネットワーク化制御システム(NCSs)はネットワーク技術の発展により多くの注目を集めている。NCSにはデータ伝送によって引き起こされるネットワーク遅延がある。これらのネットワーク遅延は制御性能を低下させる可能性がある。一般に,ネットワーク遅延はランダムに変動する可能性があり,それらの確率分布を同定することは困難である。さらに,プラントのモデルを正確に同定することは困難である。そこで,ネットワーク遅延を考慮した深層強化学習(DRL)を用いたネットワーク化コントローラの設計法を提案した。さらに,センサがプラントの全状態変数を観測できない場合を考慮した。拡張状態を導入し,DRLベースのコントローラ設計法を提案した。(翻訳著者抄録)

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人工知能 , 情報処理一般

引用文献 (35件)：

[1] R.S. Sutton and A.G. Barto, Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition, MIT Press, 2018.
[2] I. Ichikawa and T. Ushio, “Application of reinforcement learning to adaptive control of connected vehicles,” NOLTA, vol. 10, no. 4, pp. 443-454, 2019.
[3] T. Kamio, K. Mitsubori, T. Tanaka, H. Fujisaka, and K. Haeiwa, “Effects of prior knowledge on multi-agent reinforcement leaning system to find courses of ships,” Australian Journal of Intelligent Information Processing Systems, vol. 12, no. 2, pp. 18-23, 2010.
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[5] M. Hiromoto and T. Ushio, “Learning an optimal control policy for a Markov decision process under linear temporal logic specifications,” Proc. IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, pp. 548-555, Cape Town, South Africa, December 2015.

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