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J-GLOBAL ID：202202242224982149   整理番号：22A0416852

強化学習のためのフライトシミュレーションモデルアーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

A Flight Simulation Model Architecture for Reinforcement Learning

著者 (8件)： Wang KaiXuan (China Academy of Launch Vehicle Technology, Beijing, People’s Republic of China) ,  Wang KaiXuan (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, People’s Republic of China) ,  Shen YuTing (National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Shen YuTing (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, People’s Republic of China) ,  Shen YuTing (The 54th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation, Shijiazhuang, People’s Republic of China) ,  Zhang FuQuan (Fujian Provincial Key Laboratory of Information Processing and Intelligent Control, (Minjiang University), Fuzhou, People’s Republic of China) ,  Zhao Nan (China Academy of Launch Vehicle Technology, Beijing, People’s Republic of China) ,  Yang Lijie (China Academy of Launch Vehicle Technology, Beijing, People’s Republic of China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 833  ページ： 381-391  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 仮想環境におけるエージェントの補強学習のために,飛行シミュレーションにおける統合方法,飛行アルゴリズム,外力計算,地球モデルおよび他の因子を結合することによって,飛行シミュレーションモデル構造を設計した。このアーキテクチャは,ソフトウェアレベルでの飛行計算のプロセスにおけるデータおよびアルゴリズムの分離を実現し,そして,飛行計算に関連したデータの統一および階層的管理を達成するために,継承およびポインタ登録機構を採用した。航空機の状態移動モデルを,異なる段階の間の飛行状態の円滑な接続を実現するために設計して,それは強化学習における効率的大規模並列計算を実現することができた。本論文で提案したアーキテクチャは,航空機エージェントの補強学習を強化するための柔軟で効率的な相互作用メカニズムを提供する。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 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 ,  *学習 ,  航空機 ,  地球モデル ,  ソフトウェア ,  飛翔 ,  *飛行シミュレーション ,  *計算機アーキテクチャ ,  エージェント ,  *強化学習
準シソーラス用語： 仮想環境 ,  大規模並列計算 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 強化学習 ,  エージェント ,  飛行計算 ,  ソフトウェアアーキテクチャ設計

分類 (1件)： 操縦・制御系統  (QK05020Z)

タイトルに関連する用語 (1件)： 強化学習