強化学習を用いた離散事象システムのスーパバイザ制御

• 山崎 達志

  大阪大学 大学院 基礎工学研究科

• 潮 俊光

  大阪大学 大学院 基礎工学研究科

書誌事項

タイトル別名

• Supervisory Control of Discrete Event Systems based on a Reinforcement Learning
• キョウカ ガクシュウ オ モチイタ リサン ジショウ システム ノ スーパバイザ セイギョ

抄録

This paper proposes a synthesis method of a supervisor based on a reinforcement learning. In discrete event systems, a supervisor controls disabling of controllable events to satisfy control specifications given by formal languages. However a precise description of the specifications is needed to construct the supervisor. In the proposed method, the specifications are given by rewards, and the optimal supervisor is derived under uncertain environments by considering rewards for occurrence of events and control patterns through learning. By computer simulation, we examine an efficiency of the proposed method.

収録刊行物

• システム制御情報学会論文誌

  システム制御情報学会論文誌 16 (3), 118-124, 2003

  一般社団法人 システム制御情報学会

キーワード

• discrete event systems
• supervisory control
• reinforcement learning
• Markov decision process
• optimal control

詳細情報

• CRID: 1390282680143345408
• NII論文ID: 130002036821
• NII論文ID: 10013319308
• NII書誌ID: AN1013280X
• DOI: 10.5687/iscie.16.118
• ISSN: 2185811X
• ISSN: 13425668
• NDL書誌ID: 6474440
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I6474440
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可