書誌事項
- タイトル別名
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- Autonomous Distributed Scheduling by Using Multi-agent Reinforcement Learning for Minimizing Sum of Earliness and Tardiness
- ソウ ノウキズレ サイショウカ ノ タメ ノ マルチエージェント キョウカ ガクシュウ オ モチイタ ジリツ ブンサンガタ スケジューリング
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抄録
<p>Multi-agent reinforcement learning have been applied to scheduling method based on utility values for autonomous distributed manufacturing systems in order to improve the objective functions of individual job agents and resource agents, in the previous researches. New distributed scheduling method based on utility values is proposed to improve the sum of earliness and tardiness of all the job agents by applying the multi-agent reinforcement learning to the resource agents, in this research. The resource agents learn the suitable criteria to determine the utility values of the candidate job agents for next machining operation based on the status of manufacturing systems. Some case studies have been carried out to verify the effectiveness of the proposed method.</p>
収録刊行物
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- システム制御情報学会論文誌
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システム制御情報学会論文誌 30 (9), 347-355, 2017
一般社団法人 システム制御情報学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390282680146034560
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- NII論文ID
- 130006250645
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- NII書誌ID
- AN1013280X
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- ISSN
- 2185811X
- 13425668
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- NDL書誌ID
- 028524206
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- Crossref
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可