論文の概要: Concept and the implementation of a tool to convert industry 4.0 environments modeled as FSM to an OpenAI Gym wrapper

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16035v1
• Date: Mon, 29 Jun 2020 13:28:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 13:17:27.554986
• Title: Concept and the implementation of a tool to convert industry 4.0 environments modeled as FSM to an OpenAI Gym wrapper
• Title（参考訳）: FSMとしてモデル化された産業用4.0環境をOpenAI Gymラッパーに変換するツールの概念と実装
• Authors: Kallil M. C. Zielinski and Marcelo Teixeira and Richardson Ribeiro and Dalcimar Casanova
• Abstract要約: 本稿では、FSMとしてモデル化された動的システムをオープンソースGymラッパーに変換するツールの概念と実装について述べる。 提案ツールの最初のテストでは、従来のQ-ラーニング手法と2つの単純な環境上での深層Q-ラーニング手法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.594420805049218
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Industry 4.0 systems have a high demand for optimization in their tasks, whether to minimize cost, maximize production, or even synchronize their actuators to finish or speed up the manufacture of a product. Those challenges make industrial environments a suitable scenario to apply all modern reinforcement learning (RL) concepts. The main difficulty, however, is the lack of that industrial environments. In this way, this work presents the concept and the implementation of a tool that allows us to convert any dynamic system modeled as an FSM to the open-source Gym wrapper. After that, it is possible to employ any RL methods to optimize any desired task. In the first tests of the proposed tool, we show traditional Q-learning and Deep Q-learning methods running over two simple environments.
• Abstract（参考訳）: 産業用4.0システムは、コストの最小化、生産の最大化、あるいはアクチュエータを同期させて製品の製造を完了または高速化するなど、タスクの最適化に高い需要がある。 これらの課題により、産業環境は現代の強化学習(rl)の概念を適用するのに適したシナリオとなる。 しかし、主な困難は、その産業環境の欠如である。 このようにして、本研究では、fsmとしてモデル化された動的システムをオープンソースのジムラッパーに変換できるツールの概念と実装を紹介する。 その後、任意のRLメソッドを使用して任意のタスクを最適化することが可能になる。 提案ツールの最初のテストでは,2つの単純な環境で動作する従来のQラーニング手法と深層Qラーニング手法を示す。

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