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マルコフ決定過程と深層強化学習の融合による相互依存型システムの保全方策の最適化

Research Project

Project/Area Number 25K08162
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 25010:Social systems engineering-related
Research InstitutionThe University of Electro-Communications

Principal Investigator

金 路  電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (00436734)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 山本 渉  慶應義塾大学, 健康マネジメント研究科(藤沢), 教授 (30303027)
Project Period (FY) 2025-04-01 – 2029-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help
¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2028: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Keywords信頼性 / 保全方策の最適化 / 状態監視保全 / マルコフ決定過程 / 深層強化学習
Outline of Research at the Start

本研究は、複数の装置やユニットが互いに影響し合いながら動作するシステムにおいて、最適な保全方策を探索する新たなアプローチの開発を目的とする。まず数理モデルを用いて方策の性質を解析し、次に人工知能の一種である深層強化学習を活用し、複雑な状況下でも柔軟に適用可能な方策の導出を試みる。簡素なシステムから出発し、徐々に複雑な相互依存関係や制約条件を導入しながら、理論解析とAIシミュレーションの双方から、汎用性の高い意思決定支援の枠組みを構築する。

URL: 

Published: 2025-04-17   Modified: 2025-06-20  

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