論文の概要: Improved Monte Carlo tree search (MCTS) formulation with multiple root nodes for discrete sizing optimization of truss structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06045v2
• Date: Fri, 28 Jun 2024 15:10:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 22:14:08.068334
• Title: Improved Monte Carlo tree search (MCTS) formulation with multiple root nodes for discrete sizing optimization of truss structures
• Title（参考訳）: トラス構造の離散サイズ最適化のための複数のルートノードを用いた改良モンテカルロ木探索(MCTS)の定式化
• Authors: Fu-Yao Ko, Katsuyuki Suzuki, Kazuo Yonekura,
• Abstract要約: 本稿ではモンテカルロ木探索(MCTS)を用いたトラス構造の離散最適設計法を提案する。 更新プロセスは、最終ソリューションが見つかると、次の検索ツリーの最初のソリューションとして使用されることを意味する。 最高の報酬は、バックプロパゲーションステップで使用されます。 探索木幅を減らし,最大反復回数を減らして高速化技術を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0923877073891446
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a new method for discrete optimum design of truss structures utilizing Monte Carlo tree search (MCTS) with update process, the best reward, accelerating technique, and terminal condition. An improved MCTS formulation with multiple root nodes is developed in this study. Update process means that once a final solution is found, it is used as the initial solution for next search tree. The best reward is used in the backpropagation step. Accelerating technique is introduced by decreasing the width of search tree and reducing maximum number of iterations. The agent is trained to minimize the total structural weight under various constraints until the terminal condition is satisfied. Then, optimal solution is the minimum value of all solutions found by search trees. These numerical examples show that the agent can find optimal solution with low computational cost, stably produces an optimal design, and is suitable for practical engineering problems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モンテカルロ木探索(MCTS)を用いたトラス構造の離散最適設計手法を提案する。 本研究では,複数のルートノードを用いた改良MCTSの定式化について述べる。 更新プロセスは、最終ソリューションが見つかると、次の検索ツリーの最初のソリューションとして使用されることを意味する。 最高の報酬は、バックプロパゲーションステップで使用されます。 探索木幅を減らし,最大反復回数を減らして高速化技術を導入する。 エージェントは、端末条件が満たされるまで、様々な制約下での全構造重量を最小化するように訓練される。 そして、最適解は探索木で見つかるすべての解の最小値である。 これらの数値的な例は、エージェントが計算コストの低い最適解を見つけることができ、安定して最適な設計を作成でき、実用的な工学的問題に適していることを示している。

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