人工知能学会全国大会論文集
第34回全国大会(2020)
セッションID: 3Rin4-45
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強化学習を用いた建築構造最適化の汎化性能向上に関する検討
*中村 壮志鈴木 琢也水島 大地
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抄録

建築構造技術を理解するには高度な専門技術や知識を必要とするため、クライアントを始めとする一般の人々が、技術について理解することは容易ではない。一方で、複雑な構造物の実現性や設備との干渉等について議論する場において、クライアントの構造への理解があることの利点は大きい。分かりにくい建築構造について、できるだけ理解を得られることは、技術者ならびに建築業界全体にとっても重要な課題といえる。 この課題に対し、筆者らは構造の本質を理解するためにはアプリケーションなどを使ったインタラクティブな操作が効果的であると考え、タッチパネルを使った構造最適化アプリケーションの開発を行ってきた。さらに、これまでの研究で、より臨機応変な構造最適化を目標として、最適化のロジックに強化学習を用いる手法を提案し、強化学習が構造最適化に適用できる可能性を示した。しかし、学習環境の構造条件に偏りが見られた点等から、汎化性能の面で課題が残った。本研究では汎化性能向上を目的として、学習環境の拡張と、優先度付き経験再生の導入を行った。その結果、既往の研究結果に比べ汎化性能、最適化性能ともに向上することが確認できた。

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© 2020 一般社団法人 人工知能学会
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