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■論文No. MEC21022
■ページ数 6ページ
■発行日
2021/12/08
■タイトル

強化学習を用いた通信スケジューリングに関する研究

■タイトル(英語)

Study on Communication Scheduling using Reinforcement Learning

■著者名 Ito Yuta(Chiba University),Zanma Tadanao(Chiba University),Koiwa Kenta(Chiba University),Liu Kang-Zhi(Chiba University)
■著者名(英語) Yuta Ito(Chiba University),Tadanao Zanma(Chiba University),Kenta Koiwa(Chiba University), Kang-Zhi Liu(Chiba University)
■価格 会員 ¥220 一般 ¥330
■書籍種類 研究会(論文単位)
■グループ名 【D】産業応用部門 メカトロニクス制御研究会
■本誌 2021年12月11日メカトロニクス制御研究会
■本誌掲載ページ 65-70ページ
■原稿種別 英語
■電子版へのリンク
■キーワード ネットワーク化制御|通信スケジューリング|強化学習|Networked Control Systems|Communication Scheduling|Reinforcement Learning
■要約(日本語) 本論文では,ネットワーク制御システム(NCS)の通信スケジューリングについて述べる.NCSsでは,複数のセンサが限られた通信ネットワークを共有している.そのため,適切なスケジューリングを行うことで,通信資源あたりの制御性能を向上させることができる.本研究では,強化学習を用いたオフラインでのセンサスケジュールを提案する.提案手法の有効性を簡単な数値シミュレーションにより検証する.
■要約(英語) In this paper, we address a communication scheduling of Networked Control Systems (NCSs). In NCSs, multiple sensors share a limited communication network. Therefore appropriate scheduling may improve control performance per communication resource. We propose a sensor schedule using off-line reinforcement learning. The effectiveness of the proposed method is verified through a simple numerical simulation.
■版 型 A4
■PDFファイルサイズ 426Kバイト
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