Acquisition of Action Strategies by Deep Reinforcement Learning: Recovery Planning for Company's Earthquake and Tsunami Damage

通过深度强化学习获取行动策略:公司地震和海啸损失的恢复规划

基本信息

  • 批准号:
    20K15001
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.66万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2020-04-01 至 2023-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量(32)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
深層強化学習を用いたサプライチェーン復興過程の最適化手法の提案とその検証について-2016年熊本地震を事例として-
使用深度强化学习的供应链恢复流程优化方法的提出和验证 - 以2016年熊本地震为例 -
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    楊少鋒・小川芳樹・池内幸司・柴崎亮介・大熊裕輝
  • 通讯作者:
    楊少鋒・小川芳樹・池内幸司・柴崎亮介・大熊裕輝
Numerical analysis of dynamic process of markets in the aftermath of disaster: Bellman equation approach
灾难后市场动态过程的数值分析:贝尔曼方程方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Muneta Yokomatsu;Yoshiki Ogawa;Akiyama;Y. and Sekimoto;Y.
  • 通讯作者:
    Y.
大地震時の広域避難行動予測手法の検討
大地震时广域疏散行为预测方法研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Gill;A.;Lalith;M.;Poledna;S.;Hori;M.;Ogawa;Y.;Akiyama;Y. and Sekimoto;Y.;沖拓弥・ 小川芳樹
  • 通讯作者:
    沖拓弥・ 小川芳樹
Akiyama, Y., Ogawa, Y. and Yachida, O.
秋山,Y.,小川,Y. 和八田,O.
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Akiyama;Y.;Ogawa;Y. and Yachida;O.
  • 通讯作者:
    O.
Developing System for Setting Priority of Road-Recovery Considering Human Mobility by Applying Deep Q-Learning
应用深度 Q 学习开发考虑人体移动性的道路恢复优先级设置系统
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  • DOI:
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Ogawa Yoshiki其他文献

Study on the relationship between house rent and people congestion by time in Tokyo based on mobile phone GPS data
基于手机GPS数据的东京地区房租与人口拥堵时间关系研究
  • DOI:
    10.1109/bigdata47090.2019.9005984
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Qin Yinglan;Akiyama Yuki;Ogawa Yoshiki;Shibasaki Ryosuke;Sato Taisei
  • 通讯作者:
    Sato Taisei
大阪の公共空間の現在──都市下層をとりまく三つの出来事から
大阪公共空间的现状:围绕城市下层的三个事件
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Qin Yinglan;Akiyama Yuki;Ogawa Yoshiki;Shibasaki Ryosuke;Sato Taisei;REKI ANDO;佐久間大輔;Takashi Kirimura;遠部慎・畑山智史・米田穣・小林謙一;渡辺拓也
  • 通讯作者:
    渡辺拓也
The Critique of Marxism in the 1970s in Japan
20世纪70年代日本对马克思主义的批判
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Qin Yinglan;Akiyama Yuki;Ogawa Yoshiki;Shibasaki Ryosuke;Sato Taisei;REKI ANDO
  • 通讯作者:
    REKI ANDO
Supervised Geodemographic Classification Approach Using Neural Networks: A Case Study of Tokyo and Osaka
使用神经网络的监督地理人口分类方法:东京和大阪的案例研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Qin Yinglan;Akiyama Yuki;Ogawa Yoshiki;Shibasaki Ryosuke;Sato Taisei;REKI ANDO;佐久間大輔;Takashi Kirimura
  • 通讯作者:
    Takashi Kirimura
Magma process of Gamano granodiorite in Ryoke belt, Yanai region, Yamaguchi, Southwest Japan
日本西南部山口县柳井地区 Ryoke 地带伽马诺花岗闪长岩的岩浆过程
  • DOI:
    10.5575/geosoc.2018.0046
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Qin Yinglan;Akiyama Yuki;Ogawa Yoshiki;Shibasaki Ryosuke;Sato Taisei;REKI ANDO;佐久間大輔;Takashi Kirimura;遠部慎・畑山智史・米田穣・小林謙一;渡辺拓也;山口直文
  • 通讯作者:
    山口直文

Ogawa Yoshiki的其他文献

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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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{{ truncateString('Ogawa Yoshiki', 18)}}的其他基金

Extraction of significant scenarios for earthquake damage estimation using sparse modeling
使用稀疏建模提取地震损失估计的重要场景
  • 批准号:
    17K12997
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
A Syntactic Approach to Grammaticalization and Constructionalization that Span Morphological and Syntactic Components
跨越形态和句法成分的语法化和结构化的句法方法
  • 批准号:
    16K02753
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

相似海外基金

遅延を考慮した非同期分散型マルチモジュール・タイムスケール深層強化学習の開発
考虑延迟的异步分布式多模块时间尺度深度强化学习的开发
  • 批准号:
    23K21710
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
深層強化学習を用いた運動ノイズの影響を最小化する運動制御推定フレームワークの構築
使用深度强化学习构建运动控制估计框架,最大限度地减少运动噪声的影响
  • 批准号:
    24KJ2223
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
ダイナミックネットワーク上で協力が創発する条件の深層強化学習を用いた解明
使用深度强化学习来阐明动态网络上出现合作的条件
  • 批准号:
    24K16784
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
DeepMARA - Deep Reinforcement Learning based Massive Random Access Toward Massive Machine-to-Machine Communications
DeepMARA - 基于深度强化学习的大规模随机访问实现大规模机器对机器通信
  • 批准号:
    EP/Y028252/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Fellowship
深層強化学習を使って慣性質量を切り替えて振動を低減する方法と装置の開発
开发利用深度强化学习切换惯性质量来减少振动的方法和装置
  • 批准号:
    24K07380
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
深層強化学習を用いた加速器高周波電圧パターンの最適化
使用深度强化学习优化加速器高频电压模式
  • 批准号:
    24K07074
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
深層強化学習の実応用に向けたデプロイ効率の高いアルゴリズムの開発
开发部署效率高的算法,用于深度强化学习的实际应用
  • 批准号:
    22KJ1075
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
Feedback Control of Flow Separation around an Airfoil using Deep Reinforcement Learning
使用深度强化学习对机翼周围的流动分离进行反馈控制
  • 批准号:
    23KJ0866
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
深層強化学習による視野検査の最適化および堅牢化に関する基礎研究
使用深度强化学习的视野测试优化和鲁棒性基础研究
  • 批准号:
    23K11322
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Development of a Structural Optimization Method for the Midship Section of a Ship with Deep Reinforcement Learning AI incorporating Principal Dimensions as Design Variables
利用深度强化学习人工智能(将主尺寸作为设计变量)开发船舶中段结构优化方法
  • 批准号:
    23K13508
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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知道了