Item type |
National Convention(1) |
公開日 |
2020-02-20 |
タイトル |
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タイトル |
Logistics System Utilizing Reinforcement Learning to Optimize Shipping Costs for Food Welfare Facilities - A Temporary Solution in a Trial Environment - |
言語 |
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言語 |
eng |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
コンピュータと人間社会 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
著者所属 |
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東京高専 |
著者所属 |
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東京高専 |
著者所属 |
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東京高専 |
著者所属 |
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東京高専 |
著者所属 |
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東京高専 |
著者名 |
Niko, Haapalainen
飯山, 燈
植松, 航太
北越, 大輔
鈴木, 雅人
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
This paper presents our logistics system project which is being implemented for a food welfare organization called "Foodbank" in Japan to optimize their resources in shipping costs. The project employs SARSA algorithm from the reinforcement learning field of machine learning as its core functionality. In this study, the agent aims to acquire its optimal policy for delivering foods to respective food welfare facilities via the shortest possible distance. Currently, the agent can find its optimal policy in a small environment, but the environment will be expanded with other constraints subsequently. Our project is a creative example of finding the best result from limited resources. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00349328 |
書誌情報 |
第82回全国大会講演論文集
巻 2020,
号 1,
p. 347-348,
発行日 2020-02-20
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出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |