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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-01-23 15:15 マルチエージェント強化学習を用いた共振器段数の異なるマイクロストリップBPFの自動設計手法 ○小野裕次郎（埼玉大）・大平昌敬（同志社大）・馬 哲旺（埼玉大）・出口博之（同志社大）  ED2025-83 MW2025-194 |
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| 抄録 | （和） | マイクロストリップ帯域通過フィルタ(BPF)は複数の共振器により構成されており，励振線の位置，共振器長，共振器同士の間隔などの構造パラメータで設計される．近年，その設計の高速化のために，強化学習を用いたマイクロストリップBPFの自動設計手法が提案されている．従来法では，1つのエージェントで自動設計可能だが，共振器段数の異なるBPFの設計には対応していないという問題があった．そこで本稿では，複数の共振器段数の異なるBPFの自動設計を実現するため，3つのエージェントがその設計過程を深層強化学習で学習する新たな手法を提案する．3つのエージェントは，共振器に対する励振線の位置調整，共振器長の調整，共振器同士の間隔の調整の3つの役割を分担しており，それぞれのエージェントが事前に定められた順序で動作する．一例として，共振器3段と4段のマイクロストリップBPF設計に対応した3つのエージェントを強化学習で構築する．そして，共振器段数を変えても提案手法を用いればBPFの自動設計が可能であることを示す． |
| （英） | A microstrip bandpass filters (BPF) is composed of multiple resonators and is designed by structural parameters, such as the position of the feeding line, the resonator lengths, and the spacing between the resonators. Recently, automatic design methods for microstrip BPFs using reinforcement learning have been proposed to accelerate filter designs. Conventional methods can automatically design BPFs using a single agent, but they have the drawback of not being able to design BPFs with different numbers of resonators. We propose a new reinforcement-learning assisted automatic BPF design, where three agents learn the design process of the filter structure with different numbers of resonators. The three agents share three roles: adjusting the position of the feeding line, adjusting the resonator lengths, and adjusting the spacing between the resonators. Each agent operates in a predetermined sequence. As an example, we construct three agents via reinforcement learning for microstrip BPF designs with three and four resonators. It is demonstrated that the proposed method makes it possible to automatically design BPFs even when the number of resonators is changed. | |
| キーワード | （和） | マイクロストリップBPF / 強化学習 / マルチエージェント / 自動設計 / / / / |
| （英） | Microstrip BPF / Reinforcement learning / Multi-agents / Automatic design / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 327, MW2025-194, pp. 95-100, 2026年1月. | |
| 資料番号 | MW2025-194 | |
| 発行日 | 2026-01-15 (ED, MW) | |
| 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 | ED2025-83 MW2025-194 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ED MW |
| 開催期間 | 2026-01-22 - 2026-01-23 |
| 開催地（和） | 藤沢商工会議所（303会議室） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 化合物半導体ICおよび超高速・超高周波デバイス／マイクロ波一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MW |
| 会議コード | 2026-01-ED-MW |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マルチエージェント強化学習を用いた共振器段数の異なるマイクロストリップBPFの自動設計手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Multi-Agent Reinforcement Learning Assisted Automatic Design Method for Microstrip Bandpass Filters with Different Numbers of Resonators |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マイクロストリップBPF / Microstrip BPF |
| キーワード(2)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement learning |
| キーワード(3)（和/英） | マルチエージェント / Multi-agents |
| キーワード(4)（和/英） | 自動設計 / Automatic design |
| 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） | 小野 裕次郎 / Yujiro Ono / オノ ユウジロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 埼玉大学 (略称： 埼玉大) Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大平 昌敬 / Masataka Ohira / オオヒラ マサタカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 馬 哲旺 / Zhewang Ma / マ テツオウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 埼玉大学 (略称： 埼玉大) Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 出口 博之 / Hiroyuki Deguchi / デグチ ヒロユキ |
| 第4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 | 2026-01-23 15:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MW |
| 資料番号 | ED2025-83, MW2025-194 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.326(ED), no.327(MW) |
| ページ範囲 | pp.95-100 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-01-15 (ED, MW) |
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