論文の概要: Economic span selection of bridge based on deep reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06507v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 02:27:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 19:25:27.834353
• Title: Economic span selection of bridge based on deep reinforcement learning
• Title（参考訳）: 深い強化学習に基づく橋梁の経済的な選択
• Authors: Leye Zhang, Xiangxiang Tian, Chengli Zhang, Hongjun Zhang,
• Abstract要約: ディープQネットワークアルゴリズムは、経済的な橋梁の選択に使用される。 橋梁の経済スパンを理論的に解析し, 経済スパンの理論解式を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4185188982404755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Q-network algorithm is used to select economic span of bridge. Selection of bridge span has a significant impact on the total cost of bridge, and a reasonable selection of span can reduce engineering cost. Economic span of bridge is theoretically analyzed, and the theoretical solution formula of economic span is deduced. Construction process of bridge simulation environment is described in detail, including observation space, action space and reward function of the environment. Agent is constructed, convolutional neural network is used to approximate Q function,{\epsilon} greedy policy is used for action selection, and experience replay is used for training. The test verifies that the agent can successfully learn optimal policy and realize economic span selection of bridge. This study provides a potential decision-making tool for bridge design.
• Abstract（参考訳）: ディープQネットワークアルゴリズムは、経済的な橋梁の選択に使用される。 橋梁の選定は橋梁の総コストに大きな影響を及ぼし、適切な橋梁の選択はエンジニアリングコストを低減させる。 橋梁の経済スパンを理論的に解析し, 経済スパンの理論解式を導出する。 橋梁シミュレーション環境の構築プロセスについて, 観測空間, 行動空間, 報奨関数などについて詳述する。 エージェントが構築され、畳み込みニューラルネットワークを使用してQ関数を近似し、アクション選択には{\epsilon}greedyポリシーを使用し、トレーニングにはエクスペリエンスリプレイを使用する。 この試験により, 最適政策の学習に成功し, 橋梁の経済的な選択を実現することができることを確認した。 本研究は橋梁設計のための潜在的な意思決定ツールを提供する。

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