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23.09.2016 | Original Article | Ausgabe 1/2017

Artificial Life and Robotics 1/2017

Worker’s knowledge evaluation with single-player Monte Carlo tree search for a practical reentrant scheduling problem

Zeitschrift:
Artificial Life and Robotics > Ausgabe 1/2017
Autoren:
Ryota Furuoka, Shimpei Matsumoto
Wichtige Hinweise
This work was presented in part at the 21st International Symposium on Artificial Life and Robotics, Beppu, Oita, January 20–22, 2016.

Abstract

This paper shows the application results of single-player Monte Carlo tree search (SP-MCTS), an alternative of MCTS, for a practical reentrant scheduling problem addressed by our previous works. Especially in this paper, worker’s IF-THEN knowledge evaluation method with SP-MCTS is proposed. SP-MCTS is thought to be a meta-heuristic algorithm for NP-completeness problems, because SP-MCTS is applicable for any types of problems, where the problem’s state changes determinately in each discrete time. Therefore, SP-MCTS might be useful for not only perfect-information one-player games, but also other problems, as long as search spaces are describable as a tree structure, and the solution is stoppable with the termination determinably. The authors have considered that SP-MCTS is useful for obtaining/evaluating knowledge. This paper first describes the basic idea of SP-MCTS, and second shows the detail of the scheduling problem, including formulation. After, this paper examines the availability of SP-MCTS for a practical problem. Especially, the potentiality of SP-MCTS for knowledge evaluation is discussed from the experimental results.

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