強化学習を用いた電磁機器設計自動化のための検討（第二報）

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SA20055,RM20079

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: 2020/09/03

タイトル(英語): An Investigation for Automatic Design of Electromagnetic Devices Using Reinforcement Learning (2nd. report)

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 and solutions),Masafumi Fujita(Toshiba energy systems and solutions)

キーワード: 設計最適化|強化学習|木構造探索|Design optimization|reinforcement learning|tree search

要約(日本語): 本報告では、木構造探索と強化学習を組みあわせ、電磁機器の設計最適化を、多数の設計データを用いて自動化する方法に関して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: 1,200 Kバイト