| 講演名 | 2002/3/8 強化学習に基づく操船経路の決定について 三堀 邦彦, 神尾 武司, |
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| 抄録(和) | 近年、人工知能や制御理論の分野で強化学習の概念が注目されている。本論文は、強化学習に基づく最短操船経路の決定について議論する。操船運動は、4次元の非線形な微分方程式で記述される。4つの状態変数の離散化を通して、基本的な強化学習法であるQ-Leamingアルゴリズムをこの運動方程式に適用する。簡単な例題においてアルゴリズムの有効性が確認される。 |
| 抄録(英) | Recently, reinforcement learning has been attracting attentions of researcher in the fields of artificial intelligence and control theory. This paper discusses the shortest path planning in maneuvering motion of a ship based on reinforcement learning. The maneuvering motion of a ship is described by four dimensional nonlinear equations. Q-Learning algorithm, which is a basic algorithm in reinforcement learning, is applied to this equations with the discretization of their four state variables. The algorithm performance is demonstrated in a simple example. |
| キーワード(和) | 操船運動方程式 / 最短経路決定問題 / 強化学習 / Q-Leaming |
| キーワード(英) | Ship-maneuvering motion equations / Short path problem / Reinforcement learning / Q-Learning |
| 資料番号 | NLP2001-111 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2002/3/8(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Nonlinear Problems (NLP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 強化学習に基づく操船経路の決定について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On planning of maneuvering motion of a ship based on reinforcement learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 操船運動方程式 / Ship-maneuvering motion equations |
| キーワード(2)（和/英） | 最短経路決定問題 / Short path problem |
| キーワード(3)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement learning |
| キーワード(4)（和/英） | Q-Leaming / Q-Learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 三堀 邦彦 / Kunihiko MITSUBORI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 海上保安大学校通信基礎工学講座 Japan Coast Guard Academy |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 神尾 武司 / Takeshi KAMIO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 広島市立大学情報科学部情報機械システム工学科 Hiroshima City University |
| 発表年月日 | 2002/3/8 |
| 資料番号 | NLP2001-111 |
| 巻番号（vol） | vol.101 |
| 号番号（no） | 723 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |