バックコンバータ用Deep Q-Network制御の学習高速化に関する検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-036

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Study on Learning Speed of Deep Q-Network Control for Buck Converter

著者名: 金城璃美（青山学院大学）,松本洋和（青山学院大学）

著者名(英語): Rimi Kinjo (Aoyama Gakuin University),Hirokazu Matsumoto (Aoyama Gakuin University)

キーワード: DQN|深層強化学習|バックコンバータ|DQN|Deep reinforcement learning|buck converter

要約(日本語): 筆者らが提案する深層強化学習（Deep Q-Network）を使った制御は，従来のPI制御と比べてバックコンバータのステップ応答性を改善できる。本論文では，Deep Q-Networkを用いたバックコンバータの制御について，学習パラメータを変化させ学習速度や成功率について調査を行った。

本誌掲載ページ: 57-58 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 903 Kバイト