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J-GLOBAL ID：202002284462028466   整理番号：20A2721728

フレキシブルスマート生産システムにおける分散知能のためのマルチエージェントシステムと強化学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Multi-agent system and reinforcement learning approach for distributed intelligence in a flexible smart manufacturing system

著者 (5件)： Kim Yun Geon (50 Yonsei-Ro, Seodaemun-gu, Seoul 03722, Department of Industrial Engineering, Yonsei University, Republic of Korea) ,  Lee Seokgi (1251 Memorial Drive 281, Coral Gables, FL 33146, Department of Industrial Engineering, University of Miami, USA) ,  Son Jiyeon (218 Gajeong-ro, Yuseong-gu, Daejeon, 34129, Electronics and Telecommunications Research Institute, Republic of Korea) ,  Bae Heechul (218 Gajeong-ro, Yuseong-gu, Daejeon, 34129, Electronics and Telecommunications Research Institute, Republic of Korea) ,  Chung Byung Do (50 Yonsei-Ro, Seodaemun-gu, Seoul 03722, Department of Industrial Engineering, Yonsei University, Republic of Korea)
資料名： Journal of Manufacturing Systems  (Journal of Manufacturing Systems)
巻： 57  ページ： 440-450  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0396B  ISSN： 0278-6125  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 個人化生産は,より個別化された製品に対する顧客需要の増加の結果として出現した。個人化生産システムは,従来の生産システムと比較して,より多くの不確実性と変動性を持つ。本論文では,マルチエージェントシステムおよび強化学習を用いたスマート生産システムを提示し,それは,意思決定の自律性を持つシステム,他のシステムとインタラクションする可能性,および動的に変化する環境を学習するための知能を,知的エージェントを有する機械によって特性化する。提案システムでは,インテリジェントエージェントを有するマシンはジョブの優先順位を評価し,交渉を通してそれらを配布する。さらに,知的エージェントを持つ機械の手法を提案し,より良い決定を学習する。提案システムの性能とディスパッチングルールを,初期完了,生産性,遅延によるスケジューリング問題の結果を比較することによって実証した。得られた結果は,分散人工知能を持つ生産システムが動的環境において競合することを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  意思決定 ,  スケジューリング ,  *生産システム ,  ディスパッチング ,  不確実性 ,  人工知能 ,  キャラクタリゼーション ,  *強化学習 ,  *マルチエージェントシステム
準シソーラス用語： 自律性 ,  インテリジェントエージェント ,  動的環境 ,  分散意思決定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 分散意思決定 ,  マルチエージェントシステム ,  強化学習 ,  スマート製造

分類 (3件)： 生産工学一般  (KB01000U) ,  生産形態  (KB03020E) ,  工程管理  (KB03030P)

タイトルに関連する用語 (3件)： 知能 ,  マルチエージェントシステム ,  強化学習