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メタマテリアル機構の機能的コンプライアンス制御を伴う設計のための深層強化学習（Deep Reinforcement Learning for the Design of Metamaterial Mechanisms with Functional Compliance Control）

田中専務拓海先生、最近部下が「強化学習で構造を自動設計できる」と騒いでまして、正直何をもって投資すべきか判断できません。これって要するに機械が勝手に最適な形を探してくれるということですか？コスト対効果はどうなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずで

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学習率チューニングにおける幾何学的ナッシュアプローチ（A Geometric Nash Approach in Tuning the Learning Rate in Q-Learning Algorithm）

田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近、部下からQラーニングの話が出てきて、学習率という言葉を聞きまして。正直、何が重要なのか感覚がつかめなくて困っています。これって要するに会社でいう『投資タイミング』の調整という理解で合っていますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点

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バンディット・ウィスパラー：レストレス・バンディットの通信学習（The Bandit Whisperer: Communication Learning for Restless Bandits）

田中専務拓海先生、お聞きしたい論文がありまして。最近、現場からデータのノイズが多いと聞くのですが、そういう状況でAIを使うのは危なくないですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、データが雑なときでもシステムの動きを改善する研究がありますよ。今日はその考え方を順に分かりやすく

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境界との比較を行わない逐次サンプリング — モデルフリー強化学習による（Sequential sampling without comparison to boundary through model-free reinforcement learning）

田中専務拓海先生、最近部下から「逐次サンプリング」だの「強化学習」だの聞いて頭が混乱しています。うちみたいな製造業が実際に使える話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、できるだけ噛み砕いて説明しますよ。要点は三つにまとめます：一、境界を使わずに判断のタイミングを学べ

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分散削減カスケードQ学習（Variance-Reduced Cascade Q-learning）

田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下からQ学習だの分散削減だのと言われて戸惑っています。要点だけ教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡単に結論を3点で示しますよ。第一に、本論文はQ学習（Q-learning）という強化学習の手法に対して、ノイズ

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GINO-Qによる休止しないマルチアームバンディットの漸近最適インデックス方策（GINO-Q: Learning an Asymptotically Optimal Index Policy for Restless Multi-armed Bandits）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が『RMABでGINO-Qがいいらしい』と言ってきまして、正直何を言っているのか分からないのです。経営的に導入すべきか、現場で本当に使えるのか教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず分かりますよ。まず結論だけ先に

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自己対戦アンサンブルQ学習によるネットワークスライシングの資源割当 (Self-Play Ensemble Q-learning enabled Resource Allocation for Network Slicing)

田中専務拓海先生、最近、若手から「ネットワークスライシングにAIを使えば効率が上がる」と言われているのですが、正直ピンと来ません。今回の論文は何を変えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、ネットワークのスライスごとに資源を割り当てる仕組みに、自己対戦型のア

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ナッシュ均衡からの乖離と暗黙の共謀の出現：強化学習を用いた二者最適執行ゲーム / Deviations from the Nash equilibrium and emergence of tacit collusion in a two-player optimal execution game with reinforcement learning

田中専務拓海さん、最近社員から「強化学習（Reinforcement Learning）が市場で予想外の動きをする」と聞いております。弊社の投資判断にも関わる話なら、まず結論だけ端的に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、この研究は「取引アルゴリズ

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閾値付き辞書式順序の多目的強化学習（Thresholded Lexicographic Ordered Multiobjective Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、最近部下から「この論文が現場で使える」と言われたのですが、正直何がそんなに違うのかよくわかりません。要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡潔に3点で整理しますよ。一つ目は「優先順位を守る方式」をそのまま学習に組み込める点、二つ目は

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メタヒューリスティクスにおける動的オペレータ管理―強化学習による自動最適化（Dynamic operator management in meta-heuristics using reinforcement learning: an application to permutation flowshop scheduling problems）

田中専務拓海さん、最近の論文で「強化学習を使ってメタヒューリスティクスのオペレータを動的に管理する」って話を聞きました。うちの現場でも効率化に使えるんですかね。要するに何ができるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。結論を先に言うと、この手法は複数

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