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J-GLOBAL ID：202102239813595342   整理番号：21A2340804

深層強化学習による離散自動生産ラインの知的スケジューリング【JST・京大機械翻訳】

Intelligent scheduling of discrete automated production line via deep reinforcement learning

著者 (5件)： Shi Daming (Department of Automation, Tsinghua University, Beijing, People’s Republic of China) ,  Fan Wenhui (Department of Automation, Tsinghua University, Beijing, People’s Republic of China) ,  Xiao Yingying (State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing System Technology, Beijing Institute of Electronic System Engineering, Beijing, People’s Republic of China) ,  Lin Tingyu (State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing System Technology, Beijing Institute of Electronic System Engineering, Beijing, People’s Republic of China) ,  Xing Chi (State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing System Technology, Beijing Institute of Electronic System Engineering, Beijing, People’s Republic of China)
資料名： International Journal of Production Research  (International Journal of Production Research)
巻： 58  号： 11  ページ： 3362-3380  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0521A  ISSN： 0020-7543  CODEN： IJPRB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 強化学習(RL)は,自動生産ラインの適応性と柔軟性を改善するためにスケジューリングのために使用されている。しかしながら,既存の方法は,処理時間のみを考慮し,そして,ロボットのような生産ラインレイアウトと転送ユニットを,無視し,無視する。本論文では,自動生産ラインを計画し,手動で抽出された特徴を避け,構造化データセットの欠如を克服するための深いRLを導入した。最初に,多重処理ユニットの線形,並列およびリエントラント生産ラインに適した離散自動生産ラインにおける状態モデリング法を提示した。第二に,自動生産ラインをスケジューリングするための深いRLに基づく知的スケジューリングアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは,深いRLのための離散事象シミュレーション環境を確立して,前進する移動時間と最も最近のイベント時間の衝突を解決する。最後に,知的スケジューリングアルゴリズムをスケジューリング線形,並列およびリエントラント自動生産ラインに適用した。実験は,著者らのスケジューリング戦略が発見的スケジューリング方式に対して競合性能を達成して,処理時間ランダム性の下で安定した収束とロバスト性を維持することができることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  加工時間 ,  *スケジューリング ,  ロボット ,  適応性 ,  多重処理 ,  柔軟性 ,  線形性 ,  *生産ライン ,  ロバスト性 ,  *強化学習 ,  離散事象シミュレーション
準シソーラス用語： ランダム性 ,  移動時間 ,  スケジューリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 知的スケジューリング ,  深層強化学習 ,  離散事象シミュレーション

分類 (1件)： 工程管理  (KB03030P)

タイトルに関連する用語 (2件)： 深層強化学習 ,  スケジューリング