強化学習を用いたトラスと骨組の最適化

• 資料種別: 博士論文
• タイトル: 強化学習を用いたトラスと骨組の最適化
• 著者・編者: チタトーン, クパウィワト
• 著者標目: チタトーン, クパウィワト
• 出版事項: Kyoto University
• 出版年月日等: 2024-03-25
• 出版年（W3CDTF）: 2024-03-25
• 並列タイトル等: Optimization of Trusses and Frames using Reinforcement Learning
• 寄与者: 大崎, 純; 西山, 峰広; 藤田, 皓平
• 授与機関名: 京都大学; Kyoto University
• 授与年月日: 2024-03-25
• 授与年月日（W3CDTF）: 2024-03-25
• 報告番号: 甲第25241号
• 学位: 博士(工学)
• 本文の言語コード: eng
• 件名標目: trusse; frame; structural optimization; machine learning; reinforcement learning
• NDC: 500
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: 出版タイプ： VoR; 機関リポジトリ記載の権利情報: "Deep deterministic policy gradient and graph attention network for geometry optimization of latticed shells" Chi-tathon Kupwiwat, Kazuki Hayashi, Makoto Ohsaki ("Applied Intelligence" September 2023, Volume 53, No.17, pp 129-139). doi: 10.1007/s10489-023-04565-w Copyright 2023 Springer Nature Ltd. Reproduced with permission. To access the final edited and published work, see [https://doi.org/10.1007/s10489-023-04565-w] "Multi-objective optimization of truss structure using multi-agent reinforcement learning and graph representation" Chi-tathon Kupwiwat, Kazuki Hayashi, Makoto Ohsaki ("Engineering Applications of Artificial Intelligence" March 2024, Volume 129(107594), No Page). doi: 10.1016/j.engappai.2023.107594 Copyright 2023 Elsevier Ltd. Reproduced with permission. To access the final edited and published work, see [https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.107594]
• DOI: 10.14989/doctor.k25241; https://doi.org/10.14989/doctor.k25241
• 国立国会図書館永続的識別子: info:ndljp/pid/13731357; https://dl.ndl.go.jp/pid/13731357
• コレクション（共通）: 障害者向け資料
• コレクション（障害者向け資料：レベル1）: テキストデータ
• コレクション（個別）: 国立国会図書館デジタルコレクション > デジタル化資料 > 博士論文; https://dl.ndl.go.jp/collections/A00014
• 収集根拠: 博士論文（自動収集）
• 記録形式（IMT）: application/pdf; text/html
• オンライン閲覧公開範囲: 国立国会図書館内限定公開
• デジタル化資料送信: 図書館・個人送信対象外
• 遠隔複写可否（NDL）: 可
• 掲載誌（URI）: https://doi.org/10.14989/doctor.k25241; http://hdl.handle.net/2433/288675
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館デジタルコレクション; https://dl.ndl.go.jp

• DOI: 10.14989/doctor.k25241; https://doi.org/10.14989/doctor.k25241
• 記録形式（IMT）: application/pdf
• 一次資料へのリンクURL: dkogk05200.pdf （fulltext）; https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/bitstreams/8bc75765-1524-478c-ac14-84f80d151d22/download
• オンライン閲覧公開範囲: インターネット公開
• 著作権情報: "Deep deterministic policy gradient and graph attention network for geometry optimization of latticed shells" Chi-tathon Kupwiwat, Kazuki Hayashi, Makoto Ohsaki ("Applied Intelligence" September 2023, Volume 53, No.17, pp 129-139). doi: 10.1007/s10489-023-04565-w Copyright 2023 Springer Nature Ltd. Reproduced with permission. To access the final edited and published work, see [https://doi.org/10.1007/s10489-023-04565-w] "Multi-objective optimization of truss structure using multi-agent reinforcement learning and graph representation" Chi-tathon Kupwiwat, Kazuki Hayashi, Makoto Ohsaki ("Engineering Applications of Artificial Intelligence" March 2024, Volume 129(107594), No Page). doi: 10.1016/j.engappai.2023.107594 Copyright 2023 Elsevier Ltd. Reproduced with permission. To access the final edited and published work, see [https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.107594]
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 京都大学 : 京都大学学術情報リポジトリ

目次

2026-03-07 再収集

2026-03-07 再収集