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  1. 研究報告
  2. システム・アーキテクチャ(ARC)
  3. 2017
  4. 2017-ARC-227

適応的電力制御を行う環境発電駆動センサノードの強化学習戦略の比較評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/182829
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/182829
6c4d8206-8b17-43d6-8ad6-7ba537cd901d
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-ARC17227028.pdf IPSJ-ARC17227028.pdf (755.9 kB)
Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2017-07-19
タイトル
タイトル 適応的電力制御を行う環境発電駆動センサノードの強化学習戦略の比較評価
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 学習方式
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
東京大学大学院情報理工学系研究科
著者所属
東京大学大学院情報理工学系研究科
著者所属
東京大学大学院情報理工学系研究科
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
著者名 シュレスタマリ, サソット

× シュレスタマリ, サソット

シュレスタマリ, サソット

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近藤, 正章

× 近藤, 正章

近藤, 正章

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中村, 宏

× 中村, 宏

中村, 宏

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 太陽光発電などの環境発電により駆動するセンサノードでは,バッテリ切れによるノードダウンを防ぎつつ,発電電力に応じてセンシング間隔を調整するなどの電力制御を行う必要がある.本稿では,環境発電駆動センサノードとして,太陽光パネル,バッテリー,汎用のセンサノードデバイスからなる単純なシステムモデルを仮定し,機械学習の一手法である強化学習を用いた適応的な電力管理手法の比較評価を行う.強化学習を用いることで,天候やバッテリの劣化などの環境の変化に対して適応的に電力管理を行うことが可能になると期待される.比較に際しては,SARSA 学習と Q 学習アルゴリズムを用い,また適正度の履歴の有無による強化学習手法を評価する.評価の結果,SARSA (λ) 手法が他の手法に比べて優れた性能を達成できることがわかった.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10096105
書誌情報 研究報告システム・アーキテクチャ(ARC)

巻 2017-ARC-227, 号 28, p. 1-8, 発行日 2017-07-19
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8574
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 03:55:54.760959
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