部分的状態表現を用いた自動倉庫の継続的動作計画のための強化学習

DOI

書誌事項

タイトル別名
  • Reinforcement Learning for Continuous Operation Planning of Automated Warehouses Using Partial State Representations
公開日
2026-01-01
DOI
  • 10.14923/transinfj.2025sgp0002
公開者
The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

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説明

動作計画を最適化するために部分的な状態集合による強化学習を適用するフレームワークを提案する．自動倉庫をはじめとするロボット動作計画の最適化は重要な課題である．強化学習を用いて最適化する研究が進められているが，状態数の組み合わせ爆発が生じる問題がある．組み合わせ爆発を抑制するために，部分的な状態集合による状態遷移を用いた強化学習方法を提案する．提案手法を自動倉庫に設置される垂直搬送機の動作計画に適用し，強化学習における状態数の組み合わせ爆発を抑制しつつ，垂直搬送機の搬送能力が向上することを確認した．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390588147234219904
  • DOI
    10.14923/transinfj.2025sgp0002
  • ISSN
    18810225
    18804535
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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