JP6453919B2 - 行動情報学習装置、行動情報最適化システム及び行動情報学習プログラム - Google Patents
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Description
まず、本実施形態に係る行動情報最適化システム1の構成について説明する。行動情報最適化システム1は、図1に示すように、n台の工作機械100、n台の数値制御装置200、m台の行動情報学習装置300、行動情報最適化装置400及びネットワーク500を備えている。なお、nおよびmは任意の自然数である。
教師あり学習が、完全な正解を示すのに対して、強化学習における報酬は、環境の一部の変化に基づく断片的な値であることが多い。
このため、エージェントは、将来にわたっての報酬の合計を最大にするように行動を選択するように学習する。
Q学習では、或る状態sのとき、取り得る行動aのなかから、価値Q(s,a)の最も高い行動aを最適な行動として選択することを目的とする。
「Human-level control through deep reinforcement learning」、Volodymyr Mnih1著[online]、[平成29年1月17日検索]、インターネット〈URL:http://files.davidqiu.com/research/nature14236.pdf〉
また、行動aを実行後の状態s´のサイクルタイムが、前の状態sにおけるサイクルタイムより長くなった場合の負の値としては、比率に応じて負の値を大きくするようにしてもよい。つまりサイクルタイムが長くなった度合いに応じて負の値が大きくなるようにするとよい。逆に、行動aを実行後の状態s´のサイクルタイムが、前の状態sにおけるサイクルタイムより短くなった場合の正の値としては、比率に応じて正の値を大きくするようにしてもよい。つまりサイクルタイムが短くなった度合いに応じて正の値が大きくなるようにするとよい。
価値関数Qの更新は、オンライン学習で行ってもよく、バッチ学習で行ってもよく、ミニバッチ学習で行ってもよい。
オンライン学習とは、或る行動aを現在の状態sに適用することにより、状態sが新たな状態s´に遷移する都度、即座に価値関数Qの更新を行うという学習方法である。また、バッチ学習とは、或る行動aを現在の状態sに適用することにより、状態sが新たな状態s´に遷移することを繰り返すことにより、学習用のデータを収集し、収集した全ての学習用データを用いて、価値関数Qの更新を行うという学習方法である。更に、ミニバッチ学習とは、オンライン学習と、バッチ学習の中間的な、ある程度学習用データが溜まるたびに価値関数Qの更新を行うという学習方法である。
最適化行動情報出力部410は、価値関数記憶部340が記憶している価値関数Qを取得する。この価値関数Qは、上述したように価値関数更新部332がQ学習を行うことにより更新したものである。そして、最適化行動情報出力部410は、価値関数Qに基づいて、最適化行動情報を生成し、生成した最適化行動情報を数値制御装置200に対して出力する。この最適化行動情報には、行動情報出力部320がQ学習の過程において出力する行動情報と同様に、修正後の加工プログラム及び当該修正後の加工プログラム実行時における修正後のパラメータ値が含まれる。
なお、ステップS15はオンライン更新を例示しているが、オンライン更新に替えてバッチ更新又はミニバッチ更新に置き換えてもよい。
まず、ステップS21において、行動情報最適化装置400の最適化行動情報出力部410は、価値関数記憶部340が記憶している価値関数Qを取得する。この価値関数Qは、上述したように価値関数更新部332がQ学習を行うことにより更新したものである。
従って、一般的な技術では、オーバーヒートが発生しそうな場合に、対症療法的に駆動部を停止させたり、駆動部の速度を低下させたりしていた。
110 主軸モータ
120 温度測定部
130 サイクルカウンタ
200 数値制御装置
210 モータ制御部
220 パラメータ設定部
300 行動情報学習装置
310 状態情報取得部
320 行動情報出力部
330 学習部
331 報酬計算部
332 価値関数更新部
333 行動情報生成部
340 価値関数記憶部
400 行動情報最適化装置
500 ネットワーク
Claims (6)
- 工作機械における加工に係る主軸の動作パターン及びパラメータの組合せであって、切削送りの速度及び主軸を指定時間待機させるドウェルの少なくとも何れかを含んだ動作パターンと、加減速の時定数及び切削送りの速度オーバライドの少なくとも何れかを含んだパラメータとの組合せを含む状態情報を取得する状態情報取得手段と、
前記状態情報に含まれる前記動作パターン及び前記パラメータの組合せの調整情報を含む行動情報を出力する行動情報出力手段と、
前記工作機械の温度及び前記工作機械の前記加工に係る加工時間についての情報である判定情報を取得し、該取得した判定情報に基づいて強化学習における報酬の値を出力する報酬計算手段と、
前記報酬の値と、前記状態情報と、前記行動情報とに基づいて前記強化学習を行うことにより価値関数を更新する価値関数更新手段と、
を備え、
前記報酬計算手段は、
前記工作機械の温度が所定の温度以上である場合に前記報酬の値を第1の負の値とし、
前記工作機械の温度が所定の温度未満であって前記工作機械の加工時間が前回の加工時間よりも短い場合に前記報酬の値を正の値とし、
前記工作機械の温度が所定の温度未満であって前記工作機械の加工時間が前回の加工時間よりも長い場合に前記報酬の値を第2の負の値とする、
行動情報学習装置。 - 前記報酬計算手段は、
前記第1の負の値の大きさを、前記第2の負の値の大きさよりも大きくする、
請求項1に記載の行動情報学習装置。 - 前記報酬計算手段は、
前記工作機械の加工時間の前回の加工時間よりも短くなった度合いに応じて前記正の値を大きくし、
前記前記工作機械の加工時間が前回の加工時間よりも長くなった度合いに応じて前記第2の負の値を大きくする、
請求項1又は2に記載の行動情報学習装置。 - 他の行動情報学習装置との間で前記価値関数を共有し、
前記価値関数更新手段が前記共有した価値関数を更新する請求項1から3の何れか1項に記載の行動情報学習装置。 - 請求項1から4の何れか1項に記載の行動情報学習装置と、行動情報最適化装置とを備える行動情報最適化システムであって、
前記行動情報最適化装置は、
前記価値関数更新手段により更新された価値関数に基づいて、前記工作機械による前記加工の価値を最大とするための行動情報である最適化行動情報を生成し、該生成した最適化行動情報を、前記工作機械に前記加工を行わせるために出力する、
行動情報最適化システム。 - コンピュータを、請求項1から4の何れか1項に記載の行動情報学習装置として機能させる行動情報学習プログラム。
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