AGV経路計画における強化学習を用いた交渉ルールの一獲得法：最適解との比較

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC3-4

グループ名: 【C】平成27年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2015/08/27

タイトル(英語): An Negotiation-rules Acquistion Method in AGV Transportation Systems by Reinforcement Learning - Comparison with the Optimized Solution

著者名: 永吉 雅人(新潟県立看護大学),Simon Elderton(新潟県立看護大学),榊原 一紀(富山県立大学)

著者名(英語): Masato Nagayoshi(Niigata College of Nursing),Simon Elderton(Niigata College of Nursing),Kazutoshi Sakakibara(Toyama Prefectural University)

キーワード: AGV搬送システム|強化学習|経路計画|交渉ルール|AGV transportation system|reinforcement learning|transportation route plans|negotiation rules

要約(日本語): 本研究では無人搬送車（AGV）の搬送システムを対象として自律分散型の経路計画法について検討する。解法の設計に際して、AGV間の衝突やすれ違いを解消する方法として交渉ルールに基づく方法を用いる。ただし、交渉ルールの事前設計は対象問題に関する高度な知識が必要となるため難しい。そこで、本研究ではif-thenルールを強化学習を用いて学習する方法について述べ、最適解が明らかなシンプルタスクにおいて、その手法の性能を検討する。

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