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機械加工の分野で生産リードタイムを短縮するための方法として，5軸加工機による工程集約型の高能率生産が注目されている．本研究では，種類の異なる5軸加工機およびジョブから構成される加工システムを対象として，マルチエージェント強化学習を用いた自律分散型のスケジューリングシステムの開発を行った．
このシステムでは，各5軸加工機の仕様にカスタマイズされた5軸加工用CAMを用いて，加工可能なすべてのジョブのNCデータを作成し加工時間を求め，その情報に基づいて各5軸加工機におけるスケジュールを作成する．
計算機実験を行った結果，リードタイムをはじめとする生産に関する目的関数を改善できることを示した．
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