強化学習を用いた電磁機器設計自動化ための検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SA20019,RM20019

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 静止器/【D】産業応用部門 回転機合同研究会

発行日: 2020/01/23

タイトル(英語): An Investigation for Automatic Design of Electromagnetic Devices Using Reinforcement Learning

著者名: 佐藤 孝洋(東芝エネルギーシステムズ),藤田 真史(東芝エネルギーシステムズ)

著者名(英語): Takahiro Sato(Toshiba energy systems & solutions),Masafumi Fujita(Toshiba energy systems & solutions)

キーワード: 最適化|強化学習|ガウス過程|Optimization|Reinforcement Learning|Gaussian Process

要約(日本語): 電磁機器の形状最適化技術が発達し、様々な最適化計算が行われるようになってきたが、その計算を行う際の事前準備が必要であり、完全な自動化までは至っていない。本報告では、その作業を支援する強化学習技術に関する検討を実施したのでまとめる。

要約(英語): In this work, we report a reinforcement techniques in order to automatize a design optimization process of electromagnetic devices.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,134 Kバイト