分散強化学習による下水送水系の制御
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概要
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In this paper, we propose a new simulation-based Distributed Reinforcement Learning approach that solves large planning problems under uncertain environment. The proposed method is a distributed state-action representation for softening an interaction and reward design for making agents cooperate. We apply it to real sewerage control systems, as the problem with uncertainty. Simulation results show it finds good control rules, which can cope with various situations, by dealing with the uncertainty included in real data directly on a simulator based on real systems.
- 2003-04-01
著者
-
小林 重信
東京工業大学
-
木村 元
九州大学大学院工学研究院海洋システム工学部門
-
長岩 明弘
(株)東芝
-
青木 圭
東京工業大学 大学院 総合理工学研究科
-
長岩 明弘
(株)東芝 電力・社会システム技術開発センター
-
木村 元
東京工業大学
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