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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-03-10 16:45 トラッキング制御を導入した強化学習ベース多船航路探索法 ○木村拓貴・冨原崇寛・神尾武司（広島市大）・田中隆博（海上保安大）・三堀邦彦（拓殖大）・藤坂尚登（広島市大）  NLP2019-131 |
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| 抄録 | （和） | 我々は多船航路探索のためのマルチエージェント強化学習システム(Multi-Agent Reinforcement Learning System: MARLS)の開発に取り組んできた．従来MARLSでは，舵角を行動として定義しているため，単純な航路を獲得する場合でも無駄な航路探索を繰り返す傾向がある．そこで本研究では，目標航路を行動として定義し，トラッキング制御によって目標航路に追従するMARLSを提案する．計算機実験により，提案MARLSが従来MARLSより高い学習効率を示すことを確認する． |
| （英） | We have developed multi-agent reinforcement learning system (MARLS) to search ships’ courses. Since the rudder angle is defined as the action in our conventional MARLS, it tends to repeat useless course search. In this report, to overcome this problem, we propose a new MARLS which has the target course as defined the action. Also, each ship traces the target course by the tracking control. Finally, it has been confirmed by numerical experiments that our proposed MARLS has better learning efficiency than our conventional MARLS. | |
| キーワード | （和） | 多船航路決定問題 / 強化学習 / マルチエージェントシステム / 目標航路 / トラッキング制御 / / / |
| （英） | Multi-ship course problem / Reinforcement learning / Multi-agent system / Target course / Tracking control / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 471, NLP2019-131, pp. 103-108, 2020年3月. | |
| 資料番号 | NLP2019-131 | |
| 発行日 | 2020-03-02 (NLP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2019-131 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MSS NLP |
| 開催期間 | 2020-03-09 - 2020-03-10 |
| 開催地（和） | やすらぎの宿 蒲郡荘 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | SICE-DES研究会，IEICE-MSS研究会，IEICE-NLP研究会の3研究会併催，一般およびWork In Progress(WIP) ※(WIPセッションはDES，MSSのみ) |
| テーマ（英） | SICE-DES, IEICE-MSS, IEICE-NLP |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2020-03-MSS-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | トラッキング制御を導入した強化学習ベース多船航路探索法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reinforcement Learning Based Multi-Ship Course Search Method with Tracking Control |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 多船航路決定問題 / Multi-ship course problem |
| キーワード(2)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement learning |
| キーワード(3)（和/英） | マルチエージェントシステム / Multi-agent system |
| キーワード(4)（和/英） | 目標航路 / Target course |
| キーワード(5)（和/英） | トラッキング制御 / Tracking control |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 拓貴 / Hiroki Kimura / キムラ ヒロキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 冨原 崇寛 / Takahiro Tomihara / トミハラ タカヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神尾 武司 / Takeshi Kamio / カミオ タケシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 隆博 / Takahiro Tanaka / タナカ タカヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 海上保安大学校 (略称： 海上保安大) Japan Coast Guard Academy (略称： Japan Coast Guard Academy) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三堀 邦彦 / Kunihiko Mitsubori / ミツボリ クニヒコ |
| 第5著者 所属（和/英） | 拓殖大学 (略称： 拓殖大) Takushoku University (略称： Takushoku Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤坂 尚登 / Hisato Fujisaka / フジサカ ヒサト |
| 第6著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-03-10 16:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2019-131 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.471 |
| ページ範囲 | pp.103-108 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-03-02 (NLP) |
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