技能教育と現場の状況変動を考慮した，強化学習法を用いたスケジューリング支援システム

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST12011

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2012/12/01

タイトル(英語): A Scheduling Support System using Reinforcement Learning in Consideration of Workers' Skill Educations and Changes in Working Conditions

著者名: 舘山 武史(首都大学東京),舘野 寿丈(産業技術大学院大学),川田 誠一(産業技術大学院大学)

著者名(英語): Tateyama Takeshi(Tokyo Metropolitan University),Tateno Toshitake(Advanced Institute of Industrial Technology),Kawata Seiichi(Advanced Institute of Industrial Technology)

キーワード: スケジューリング|ＯＪＴ|強化学習|シミュレーション|scheduling|OJT|reinforcement learning|simulation

要約(日本語): 大規模施設のメンテナンス等の作業は複雑多様であり，技能教育と作業効率をバランスさせた長期的な作業計画を練ることが重要となる．さらに，納期の変更，作業者数の変化等の突発的な状況変動にも迅速に対応する必要性がある．本稿では，作業者の技能教育を考慮しつつ，現場の突発的な状況変動が生じた際に，迅速に作業計画を変更することを可能とする，機械学習を用いたスケジューリング支援システムを提案する．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 867 Kバイト