自律分散型FMSにおける心をもつAGVの制御(過去の情報を細分化したESANの利用)

研究の目的は，自律分散型Flexible Manufacturing System (FMS)の生産性の向上である．特に，FMS工場内にある部品や製品を運ぶ無人搬送車Automated Guided Vehicle（AGV）の制御に焦点を当てる．

過去の研究で，AGV同士の経路干渉を回避する方法として「AGVの心」をモデル化し，行動制御を行ってきた．その方法として，過去の成功例をニューラルネットワーク(NN)で利用し，「心」に送る刺激を調節する方法Experience based Stimulation Adjustment by NN (ESAN) を検討し，有用性を示した．しかし，実際のESANのシミュレーションでは，効率の悪い経路干渉が発生している．本研究では，これを抑制する方法として，ESANに使う経路干渉の情報を，細分化することを提案する．