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Task Allocation for Autonomous Machines using Computational Intelligence and Deep Reinforcement Learning

Created by
  • Haebom

作者

Thanh Thi Nguyen, Quoc Viet Hung Nguyen, Jonathan Kua, Imran Razzak, Dung Nguyen, Saeid Nahavandi

概要

本論文は、複雑な環境で自律機械の制御と調整のためのアルゴリズムを調査した論文です。特に、計算知能（CI）と深層強化学習（RL）を用いた作業割​​当方法に重点を置き、調査された方法の長所と短所を分析します。また、実際の用途における自律機械の雇用可能性と性能を向上させるための既存のアルゴリズムの改善または新しい方法の開発に関するさまざまな将来の研究の方向性を提示し、議論します。深層RLの最近の発展は、自律機械の制御と調整に関する文献に大きく貢献し、この分野の成長傾向であることを示しています。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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計算インテリジェンス（CI）とディープラーニング学習（RL）は、動的で不確実な環境で複雑なタスク割り当ての問題を解決するための実行可能なアプローチであることを示唆しています。
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深層強化学習の最近の発展が自律機械制御と調整分野の成長をリードしていることを示した。
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自律機械関連機械学習研究の進展の包括的な概要を提供します。
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未開拓の分野を強調し、新しい方法論を提示し、将来の研究のための新しい探求方向を提案します。
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Limitations：
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特定のアルゴリズムの実際の実装とパフォーマンスの評価の詳細は制限されています。
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論文で提示された将来の研究方向の具体的な研究計画や方法論は提示されていない。
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様々なタイプの自律機械および作業環境の一般化の可能性についての議論が不足する可能性がある。
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