列車再スケジューリング問題に適用したペアワイズ衝突からの標準化特徴抽出【JST・京大機械翻訳】

Kopacz Aniko; Mester Agnes; Kolumban Sandor; Csato Lehel

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213218498688 整理番号：22P0327483

列車再スケジューリング問題に適用したペアワイズ衝突からの標準化特徴抽出【JST・京大機械翻訳】

Standardized feature extraction from pairwise conflicts applied to the train rescheduling problem

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発行年： 2022年04月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

強化学習フレームワークの入力として役立つために,ペアワイズコンフリクトに基づく標準化特徴選択を適用する列車再スケジューリングアルゴリズムを提案した。2つの列車の間で起こるあらゆる衝突を同定し,最適に解決する解析手法を実装し,次に,これらの矛盾を考慮して最も関連する情報を特徴とする対応する観測空間を設計した。このようにして得られたデータは,強化学習フレームワークの文脈で行動に変換する。著者らは,Flatlandチャレンジの評価計量を用いて著者らの予備モデルを試験した。経験的結果は,提案した特徴空間が意味ある観察を提供し,そこから顕在スケジューリング政策を学習できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 人工知能

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