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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-07 09:20 サイバーフィジカル同時最適化のための強化学習応用法に関する一検討 ○赤間瑠衣・川原亮一（東洋大）・木村達明（同志社大）  IN2024-103 |
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| 抄録 | （和） | 著者らは，交通量制御による渋滞時間最小化といった実世界最適化と,サイバー空間最適化(ネットワークリソース利用率の最適化など)も同時に実現可能な,サイバーフィジカル同時最適化の実現を目指している．本稿では，自動車がセルラー通信を行う際に利用される各基地局のリソースブロック利用率を均等化しながら，実空間性能(車両への情報配信速度=スループット)を向上させる同時最適化問題に対し，深層強化学習の応用法を提案し，シミュレーション評価結果を示す． |
| （英） | The authors aim to achieve simultaneous cyber-physical optimization, which enables both real-world optimization, such as minimizing vehicle traffic congestion time through vehicle traffic volume control, and cyber-space optimization, such as optimizing network resource utilization. In this paper, we propose an application of deep reinforcement learning to a simultaneous optimization problem that aims to improve real-space performance (i.e., information delivery speed to vehicles = throughput) while equalizing the utilization of resource blocks of individual base stations used for cellular communication in vehicles. Furthermore, we present simulation evaluation results to validate the proposed method. | |
| キーワード | （和） | セルラー通信 / 同時最適化 / 強化学習 / / / / / |
| （英） | Cellular Communication / Simultaneous Optimization / Reinforcement Learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 420, IN2024-103, pp. 146-151, 2025年3月. | |
| 資料番号 | IN2024-103 | |
| 発行日 | 2025-02-27 (IN) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IN2024-103 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN NS |
| 開催期間 | 2025-03-06 - 2025-03-07 |
| 開催地（和） | 沖縄産業支援センター |
| 開催地（英） | Okinawa Industry Support Center |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2025-03-IN-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | サイバーフィジカル同時最適化のための強化学習応用法に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Reinforcement Learning Application for Cyber-Physical Simultaneous Optimization |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | セルラー通信 / Cellular Communication |
| キーワード(2)（和/英） | 同時最適化 / Simultaneous Optimization |
| キーワード(3)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement Learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 赤間 瑠衣 / Rui Akama / アカマ ルイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東洋大学 (略称： 東洋大) Toyo University (略称： Toyo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川原 亮一 / Ryoichi Kawahara / カワハラ リョウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東洋大学 (略称： 東洋大) Toyo University (略称： Toyo Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 達明 / Tatsuaki Kimura / キムラ タツアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-07 09:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2024-103 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.420 |
| ページ範囲 | pp.146-151 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-02-27 (IN) |
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