mwirth-epo/epo-nmt-datasets huggingface dataset:
그 내부 공간(3a)은 대기를 차단하는 밀폐 공간을 형성하고 있다.
The internal space 3a forms a hermetically sealed space that blocks the atmosphere.
내부 공간(3a)은, 배관(3b)을 거쳐 진공 펌프(도시하지 않음)에 연통되고, 진공 펌프의 가동에 의해 진공화되는 구성으로 되어 있다.
The internal space 3a is configured to communicate with a vacuum pump (not shown) via a pipe 3b, and be evacuated by the operation of the vacuum pump.
기밀 장치(3)에는 진공계(3c)가 내장되고, 이 진공계(3c)에 의해, 내부 공간(3a) 내의 진공도를 상시 측정하고 있다.]
A vacuum gauge 3c is incorporated in the airtight device 3, and the degree of vacuum in the internal space 3a is constantly measured by the pressure gauge 3c.
[또한, 기밀 장치(3)는, 가압 분석용 구조체(1)에 설치되어 있는 전고체 전지(S)를 적어도 측정을 계속하고 있는 동안, 대기를 차단할 수 있을 정도의 진공도로 하는 기능이나, 고순도의 아르곤 가스(불활성 가스)를 충전하는 기능을 구비하고 있으면 된다.]
Note that the airtight device 3 may have a function of keeping a vacuum level at which the all-solid-state battery S placed in the pressurization analysis structure 1 can be shielded from the atmosphere or filling a high-purity argon gas (inert gas) at least while the measurement is continued.
[계측 기기(4)는, 가압 분석용 구조체(1)가 구비하는 로드 셀(34)로부터의 신호를 입력해서, 전고체 전지(S)의 가압 상태를 계측하는 기능을 가지고 있다.
The measuring device 4 has a function of inputting a signal from the load cell 34 included in the pressurization analysis structure 1 to measure the pressurized state of the all-solid-state battery S. Further, the measuring device 4 is connected to the first electrode terminal 26 and the second electrode terminal 42 to be brought with a function of measuring a state in which the all-solid-state battery S is charged and discharged.
또, 후술하는 온도 센서(202)에 접속되어, 전고체 전지(S)의 온도를 계측하는 기능을 마련하는 것도 가능하다.]
Further, the measuring device 4 is connected to a temperature sensor 202 described later to be brought with a function of measuring the temperature of the all-solid-state battery S.
[가압 분석용 구조체(1)를 기밀 장치(3)의 내부 공간(3a)에 수납해서, 계측 기기(4)에 의해 전고체 전지(S)의 압력 및 전기화학 특성을 계측한다.
The pressurization analysis structure 1 is accommodated in the internal space 3a of the airtight device 3, and the pressure and electrochemical characteristics of the all-solid-state battery S are measured by the measuring device 4.
그리고, 계측값에 변화가 나타났을 때에, 가압 분석용 구조체(1)를 기밀 장치(3)로부터 꺼내어(취출해서), X선 회절 장치(2)의 시료 스테이지(103)에 배치하고, X선 회절 측정을 실행한다.
When a change appears in the measured value, the pressurization analysis structure 1 is taken out from the airtight device 3, and placed on the sample stage 103 of the X-ray diffraction apparatus 2 to perform X-ray diffraction measurement.
이와 같은 순서로 전고체 전지(S)를 분석함으로써, X선 회절 장치(2)를 장시간 점유할 필요가 없어져, 효율적으로 분석 평가를 진행시키는 것이 가능해진다.]
By analyzing the all-solid-state battery S according to the procedure as described above, it is not necessary to occupy the X-ray diffraction apparatus 2 for a long time, and it is possible to efficiently proceed with the analysis and evaluation.
[다음에, 본 발명에 관계된 가압 분석용 구조체의 다른 실시형태에 대하여 설명한다.]
Next, another embodiment of the pressurization analysis structure according to the present invention will be described.
[도 12A 및 도 12B는 온도 조정·계측용 셀을 탑재한 시료 수용 유닛의 구성을 도시하는 도면이다.
FIGS. 12A and 12B are diagrams showing a configuration of a sample accommodating unit in which a temperature adjusting/measuring cell is installed.
이들 도면에 도시하는 바와 같이, 시료 수용 유닛(10)에 온도 조정·계측용 셀(200)을 탑재해도 된다.
As shown in these figures, a temperature adjusting/measuring cell 200 may be installed in the sample accommodating unit 10.
온도 조정·계측용 셀(200)은, 히터(201)와 온도 센서(202)를 포함하고 있다.
The temperature adjusting/measuring cell 200 includes a heater 201 and a temperature sensor 202.
히터(201)는, 시료 수용 유닛(10) 내에 수용된 전고체 전지(S)의 온도를 조정하기 위한 온도 조정 부재로서 기능하고, 온도 센서(202)는, 그 전고체 전지(S)의 온도를 측정하기 위한 온도 측정 부재로서 기능한다.]
The heater 201 functions as a temperature adjusting member for adjusting the temperature of the all-solid-state battery S accommodated in the sample accommodating unit 10, and the temperature sensor 202 functions as a temperature measuring member for measuring the temperature of the all-solid-state battery S.
[이와 같이, 온도 조정 부재와 온도 측정 부재를 포함하는 구성으로 함으로써, 적당한 압력 및 온도 조건 하에서 시료를 분석 평가할 수가 있다.]
As described above, the pressurization analysis structure is configured to include the temperature adjusting member and the temperature measuring member, whereby it is possible to analyze and evaluate a sample under appropriate pressure and temperature conditions.
[히터(201)는, 수용 유닛 본체(11)에 있어서의 외부에 노출되는 단면에 겹쳐서 배치하고, 그 표면을 단열재로 이루어지는 압력 부재(203)로 피복해서, 볼트 등의 체결구(50)에 의해 수용 유닛 본체(11)에 고정되어 있다.]
The heater 201 is arranged so as to be superimposed on an end surface of the accommodating unit main body 11 which is exposed to the outside, the surface of the heater 201 is covered with a pressing member 203 formed of a heat insulating material, and the heater 201 is fixed to the accommodating unit main body 11 by a fastener 50 such as a bolt.
[또, 온도 센서(202)는, 수용 유닛 본체(11)의 중앙부에 마련된 축방향의 나사 홈(204)에 매립하고, 압력받이부(12) 근방에 선단이 배치되어 있다.
Further, the temperature sensor 202 is embedded in a screw groove 204 which is provided in the central portion of the accommodating unit main body 11 so as to extend in an axial direction, and the tip thereof is arranged in the vicinity of the pressure receiving portion 12.
도 12B에서는, 압력받이 부재를 이용하지 않고, 압력받이부(12)를 중공부(23a)측으로 돌출시켜서, 이 압력받이부(12)에 전고체 전지(S)를 접촉시키고 있지만, 상술한 실시형태와 마찬가지로, 압력받이 부재(21)를 개재시켜도 된다.]
In FIG. 12B, the pressure receiving member is not used, and the pressure receiving portion 12 is protruded to the hollow portion 23a side to bring the all-solid-state battery S into contact with the pressure receiving portion 12.
[히터(201)로부터의 열은, 수용 유닛 본체(11)의 압력받이부(12)를 경유해서, 전고체 전지(S)의 일단면에 전해져 간다.
The heat from the heater 201 is transferred to one end surface of the all-solid-state battery S via the pressure receiving portion 12 of the accommodating unit main body 11.
실온에서 이온 도전율이 낮은 전고체 전지(S) 등은, 가압한 것만으로는 도전 패스를 확보할 수 없는 경우가 있다.
With respect to the all-solid-state battery S and the like which have low ionic conductivity at room temperature, a conductive path may not be secured only by pressurizing them.
그 경우는, 히터(201)에 의해 전고체 전지(S)를 가열함으로써, 충방전에 수반하는 도전 패스를 확보할 수가 있다.
In that case, by heating the all-solid-state battery S with the heater 201, it is possible to secure a conductive path for charging and discharging.
전고체 전지(S)의 온도는, 온도 센서(202)에 의해 계측되고, 그 계측값에 기초하여, 도시하지 않는 온도 제어 장치에 의해 히터(201)가 제어되어, 전고체 전지(S)를 원하는 온도로 조정한다.]
The temperature of the all-solid-state battery S is measured by the temperature sensor 202, and the heater 201 is controlled based on the measured value by a temperature control device (not shown) to adjust the all-solid-state battery S to a desired temperature.
[또한, 본 발명은 상술한 실시형태에 한정되는 것은 아니고, 갖가지 변형 실시나 응용 실시가 가능한 것은 물론이다.]
The present invention is not limited to the above-described embodiments, and it goes without saying that various modifications and applications can be implemented.
[예를 들면, 본 발명의 가압 분석용 구조체는, 전해질에 고체 혹은 겔상의 전해질을 이용한 각종 전지의 분석 평가에 적용할 수가 있다.
For example, the pressurization analysis structure of the present invention can be applied to analysis and evaluation on various types of batteries using a solid or gel-like electrolyte as the electrolyte.
나아가서는, 앞서 기술한 대로, 각종 시료에 대한 가압된 상태에서의 분석 평가에 적용할 수가 있다.]
Furthermore, as described above, it can be applied to analysis and evaluation on various samples under a pressurized state.
[또, 본 발명의 가압 분석용 구조체를 구성하는 각 요소의 형상은, 상술한 실시형태에 나타낸 형상에 한정되는 것은 아니다.
Further, the shape of each of the components constituting the pressurization analysis structure of the present invention is not limited to the shape shown in the above-described embodiments.
예를 들면, 시료 수용 유닛(10)은 바닥 있는 원통형에 한정되지 않고, 가압 유닛(30)은 원통형에 한정되지 않고, 기밀 케이스 유닛(40)은 바닥 있는 원통형에 한정되는 것은 아니고, 각각 필요에 따라서 다른 형상으로 제작해도 된다.]
For example, the shape of the sample accommodating unit 10 is not limited to a bottomed cylindrical shape, the shape of the pressurizing unit 30 is not limited to a cylindrical shape, and the shape of the airtight case unit 40 is not limited to a bottomed cylindrical shape, and the components may be manufactured to have other shapes as necessary.
[또, 상술한 실시형태에서는 압력받이 부재(21)를 구비하고 있었지만, 이것을 생략해서, 수용 유닛 본체(11)의 압력받이부(12)를 볼록 형상으로 형성하고, 상기 압력받이부(12)에 의해 전고체 전지(S)를 지지하는 구성으로 해도 된다.
However, these embodiments may be configured so that the pressure receiving member 21 is omitted, the pressure receiving portion 12 of the accommodating unit main body 11 is formed in a convex shape, and the all-solid-state battery S is supported by the pressure receiving portion 12.
도 12B에 도시한 다른 실시형태에서는, 압력받이 부재(21)를 생략한 구조로 되어 있다.]
Another embodiment shown in FIG. 12B has a configuration in which the pressure receiving member 21 is omitted.
[또, 본 발명에 관계된 가압 분석용 구조체의 조립에, 글로브 박스는 필수가 아니며, 전고체 전지의 종류에 따라서는 글로브 박스를 사용하지 않는 조립도 가능하다.]
Further, a glove box is not indispensable for assembling the pressurization analysis structure according to the present invention, and it is possible to perform an assembling work using no glove box according to the types of all-solid-state batteries.
[시료 수용 유닛, 가압 유닛, 기밀 케이스 유닛이나, 그들의 구성요소는, 상술한 실시형태의 구성에 한정되는 것은 아니다.
The sample accommodating unit, the pressurizing unit, the airtight case unit, and the components thereof are not limited to the configurations of the above-described embodiments.
예를 들면, 각 구성요소의 어느 부위를 도전성 또는 절연성을 가지는 재료로 구성할지는, 각 전극 단자의 설치 개소 등에 따라, 적당히 설계 변경할 수가 있다.]
For example, which part of each component is formed of a conductive material or insulating material can be changed in design as appropriate according to the installation location of each electrode terminal and the like.
제1영역의 셀(cell)에 존재하는 문제를 모델링하여 N개의 에이전트(agent), 모델링 방법 및 훈련 방법을 얻는 단계; -여기서, 상기 제1영역에 포함된 셀에 존재하는 문제가 같은 유형에 속한 셀의 비율이 설정된 임계치보다 크거나 같고, 포함된 셀의 지리적 위치가 연속적이고, 제1영역의 윤곽이 외부로 돌출되는 모양이며, N이 1보다 크거나 같은 정수임-; 및각 에이전트에 대하여, 모델링 방법 및 훈련 방법에 따라 상기 에이전트의 초기 모델을 결정하고, 모델링 방법 및 훈련 방법에 따라 심화 학습 방법으로 에이전트의 초기 모델을 훈련시키거나, 또는 에이전트의 훈련된 모델에 따라 에이전트에 대응하는 셀에 대해 네트워크 최적화를 진행하거나, 또는 모델링 방법 및 훈련 방법에 따라 상기 에이전트의 초기 모델을 결정하고, 모델링 방법 및 훈련 방법에 따라 심화 학습 방법으로 에이전트의 초기 모델을 훈련시키고, 에이전트의 훈련된 모델에 따라 에이전트에 대응하는 셀에 대해 네트워크 최적화를 진행하는 단계;를 포함하는 네트워크 최적화 방법.
A network optimization method, comprising: modeling problems existing in cells in a first region to obtain N agents, a modeling method and a training method, wherein a proportion of cells in which existing problems belong to a same problem category among the cells contained in the first region is greater than or equal to a preset threshold, geographic locations of the cells contained are consecutive, and an outline of the first region is an outwardly convex figure, and N is an integer greater than or equal to 1; and for each of the agents, determining an initial model of the agent according to the modeling method and the training method, and training the initial model of the agent using a reinforcement learning method according to the modeling method and the training method; or performing network optimization on a cell corresponding to the agent according to the trained model of the agent; or determining an initial model of the agent according to the modeling method and the training method, training the initial model of the agent using a reinforcement learning method according to the modeling method and the training method, and performing network optimization on a cell corresponding to the agent according to the trained model of the agent.
청구항 1에 있어서,상기 제1영역의 셀에 존재하는 문제를 모델링하여 N개의 에이전트, 모델링 방법 및 훈련 방법을 얻는 단계는,미리 설정된 문제 유형, 모델링 방법 및 훈련 방법 사이의 대응 관계에서 상기 제1영역에 포함된 셀에 존재한 문제가 속한 문제 유형에 대응하는 모델링 방법 및 훈련 방법을 검색하는 단계, -여기서, 상기 모델링 방법은 상기 에이전트의 생성 방법, 상기 에이전트의 상태 정의 방법, 상기 에이전트의 동작 정의 방법, 상기 에이전트의 보상 함수(reward function)의 정의 방법 및 상기 에이전트의 동작 선택 초기 정책의 정의 방법을 포함하고, 상기 훈련 방법은, 심화 학습 방법을 이용하여 동작 선택 초기 정책을 조정하는 방법을 포함함;- 상기 에이전트의 생성 방법에 따라 N개의 상기 에이전트를 생성하는 단계;를 포함하는 네트워크 최적화 방법.
The method of claim 1, wherein modeling problems existing in cells in a first region to obtain N agents, a modeling method and a training method comprises: searching, in a preset correspondence between problem categories, modeling methods and training methods, for a modeling method and a training method corresponding to a problem category to which a problem existing in a cell contained in the first region belongs, wherein the modeling method comprises: a generation method for the agent, a definition method for a state of the agent, a definition method for an action of the agent, a definition method for a reward function of the agent, and a definition method for an initial policy of the agent for selecting an action; and the training method comprises: a method for adjusting, using a reinforcement learning method, an initial policy for selecting an action; and generating N agents according to the generation method for the agent.
청구항 2에 있어서,상기 에이전트의 생성 방법에 따라 N개의 상기 에이전트를 생성하는 단계는,상기 제1영역의 셀에 존재하는 문제가 복수의 셀 사이의 협동 작업과 관련이 없는 경우, 상기 제1영역 중 하나의 상기 셀을 하나의 상기 에이전트로 하고, 상기 셀들은 각각 다른 상기 에이전트와 대응하는 것;상기 제1영역의 셀에 존재하는 문제가 복수의 셀 사이의 협동 작업과 관련이 있는 경우, 상기 제1영역 중 인접 관계가 있는 하나의 셀 페어(pair)를 하나의 상기 에이전트로 하고, 인접 관계가 있는 셀 페어(pair)들은 각각 다른 상기 에이전트와 대응하는 것; 중 어느 하나 또는 하나 이상을 포함하는 네트워크 최적화 방법.
The method of claim 2, wherein generating N agents according to the generation method for the agent comprises at least one of: when the problems existing in the cells in the first region do not involve collaboration between multiple cells, using one cell in the first region as one agent, wherein a respective cell correspond to a respective agent; or when the problems existing in the cells in the first region involve collaboration between multiple cells, using one cell pair with an adjacency relationship in the first region as one agent, wherein a respective cell pair with an adjacency relationship correspond to a respective agent.
청구항 1에 있어서,상기 제1영역을 결정하는 단계는,네트워크 중의 모든 셀의 히스토리 성능 데이터를 획득하는 단계;각 상기 셀에 대하여, 상기 셀의 히스토리 성능 데이터에 따라 상기 셀이 정상 셀인지 아니면 문제 셀인지를 결정하는 단계;문제 셀에 존재하는 문제가 같은 문제 유형에 속한 셀을 동일한 제2영역으로 분류하는 단계;각각의 상기 제2영역에 대하여, 상기 제2영역에 포함된 셀의 지리적 위치관계 및 상기 제2영역의 윤곽에 따라 상기 제1영역을 결정하는 단계를 포함하는 네트워크 최적화 방법.
The method of claim 1, wherein the determination of the first region comprises: acquiring history performance data of all cells in a network; determining, for each of the cells, whether the cell is a normal cell or a problematic cell according to history performance data of the cell; dividing, into a same second region, cells in which existing problems belong to a same problem category among problematic cells; and determining, for each second region, the first region according to a geographic location relationship of cells contained in the second region and the outline of the second region.
청구항 4에 있어서,상기 제2영역에 포함된 셀의 지리적 위치관계 및 상기 제2영역의 윤곽에 따라 상기 제1영역을 결정하는 단계는,상기 제2영역에 포함된 셀의 지리적 위치가 연속적이고 상기 제2영역의 윤곽이 외부로 돌출되는 모양인 경우, 상기 제2영역을 상기 제1영역로 하는 것과;상기 제2영역에 포함된 셀의 지리적 위치가 비 연속적이거나 상기 제2영역의 윤곽이 외부로 돌출되는 모양이 아닌 경우, 상기 제1영역에 포함된 셀의 지리적 위치가 연속적이고 상기 제1영역의 윤곽이 외부로 돌출되는 모양이 되도록 상기 제2영역 및 상기 제2영역에 포함된 셀을 제외한 최소 수량의 다른 셀을 상기 제1영역에 가입시키는 것; 중 어느 하나 또는 하나 이상을 포함하는 네트워크 최적화 방법.
The method of claim 4, wherein determining the first region according to a geographic location relationship of cells contained in the second region and the outline of the second region comprises at least one of: in response to the geographic locations of the cells contained in the second region being consecutive and the outline of the second region being an outwardly convex figure, using the second region as the first region; or in response to the geographic locations of the cells contained in the second region being non-consecutive, or in response to the outline of the second region being not an outwardly convex figure, adding the second region and a minimum number of cells other than the cells contained in the second region to the first region such that the geographic locations of the cells contained in the first region are consecutive and the outline of the first region is an outwardly convex figure.
청구항 6에 있어서,상기 제i-1번째 반복에 대응하는 상태, 제i번째 반복에 대응하는 상태 및 훈련 방법에 따라 상기 에이전트의 제i-1번째 반복에서 조정된 정책을 조정하는 단계는,제i-1번째 반복에 대응하는 상태, 제i번째 반복에 대응하는 상태 및 상기 에이전트의 보상 함수 값의 정의 방법에 따라 제i-1번째 반복에 대응하는 보상 함수 값을 계산하고, 제i-1번째 반복에 대응하는 보상 함수 값에 따라 상기 에이전트의 제i-1번째 반복에서 조정된 정책을 조정하는 단계를 포함하는 네트워크 최적화 방법.
The method of claim 6, wherein adjusting a policy of the agent adjusted in an (i-1)th round of iteration according to the state corresponding to the (i-1)th round of iteration, the state corresponding to the ith round of iteration, and the training method comprises: calculating a reward function value corresponding to the (i-1) round of iteration according to the state corresponding to the (i-1)th round of iteration, the state corresponding to the ith round of iteration, and the definition method for a reward function value of the agent; and adjusting the policy of the agent adjusted in the (i-1)th round of iteration according to the reward function value corresponding to the (i-1)th round of iteration.
청구항 6에 있어서,상기 제i번째 반복에서, 상기 에이전트에 대응하는 셀의 제i번째 반복에 대응하는 성능 데이터가 제i-1번째 반복에 대응하는 성능 데이터에 비해 설정된 폭을 초과한 만큼 악화되지 않은 경우, 상기 제1확률에서 랜덤 동작을 상기 에이전트의 제i번째 반복에 대응하는 최적화 동작으로 선택하거나, 또는 제2확률에서 에이전트의 제i번째 반복에 대응하는 성능 데이터 및 상기 에이전트의 상태 정의 방법에 따라 에이전트의 제i번째 반복에 대응하는 상태를 결정하는 단계를 계속하여 수행하는 네트워크 최적화 방법.
The method of claim 6, further comprising: in the ith round of iteration, in response to the performance data of the cell corresponding to the agent corresponding to the ith round of iteration not having a deterioration beyond a preset magnitude relative to performance data corresponding to the (i-1)th round of iteration, continuing to perform: selecting a random action under the first probability as the optimal action of the agent corresponding to the ith round of iteration; or, determining the state of the agent corresponding to the ith round of iteration under the second probability according to the performance data of the agent corresponding to the ith round of iteration and the definition method for the state of the agent.
청구항 6에 있어서,제1번째 반복 전에, 상기 방법은 상기 에이전트에 대응하는 셀의 구성 파라미터를 저장하는 단계를 더 포함하고; 상기 방법은,상기 제i번째 반복에서 상기 에이전트의 제i번째 반복에 대응하는 성능 데이터가 제i-1번째 반복에 대응하는 성능 데이터에 비해 설정된 폭을 초과한 만큼 악화될 경우, 상기 에이전트에 대응하는 셀의 구성 파라미터를 저장된 구성 파라미터로 회복하는 단계를 더 포함하는 네트워크 최적화 방법.
The method of claim 6, further comprising: prior to a first round of iteration, storing a configuration parameter of the cell corresponding to the agent; and in the ith round of iteration, in response to the performance data of the agent corresponding to the ith round of iteration having a deterioration beyond a preset magnitude relative to performance data corresponding to the (i-1)th round of iteration, restoring the configuration parameter of the cell corresponding to the agent to the stored configuration parameter.
청구항 1에 있어서,상기 에이전트의 훈련된 모델에 따라 에이전트에 대응하는 셀에 대해 네트워크 최적화를 진행하는 단계는,제j번째 반복에서, 상기 에이전트의 제j번째 반복에 대응하는 성능 데이터 및 상기 에이전트의 상태 정의 방법에 따라 상기 에이전트의 제j번째 반복에 대응하는 상태를 결정하고, 상기 에이전트의 제j번째 반복에 대응하는 상태, 상기 에이전트의 제2데이터 및 상기 에이전트의 동작 정의 방법에 따라 에이전트의 제j번째 반복에 대응하는 최적화 동작을 계산하고 전송하여 에이전트의 제j번째 반복에 대응하는 최적화 동작이 에이전트에 대응하는 셀에서 유효하도록 하는 것을 포함하고; 여기서, j는 1보다 크거나 같은 정수이고, M+1보다 크거나 같은 정수이고, M은 모델훈련을 수행하는 최대 반복 횟수이며; 여기서, 상기 에이전트의 제2데이터는,상기 에이전트의 훈련된 정책; 또는상기 에이전트의 훈련된 정책 및 인접한 에이전트의 평균 동작을 포함하는 네트워크 최적화 방법.
The method of claim 1, wherein performing network optimization on a cell corresponding to the agent according to the trained model of the agent comprises: in a jth round of iteration, determining a state of the agent corresponding to the jth round of iteration according to performance data of the agent corresponding to the jth round of iteration and the definition method for the state of the agent; calculating an optimal action of the agent corresponding to the jth round of iteration according to the state of the agent corresponding to the jth round of iteration, second data of the agent, and the definition method for an action of the agent; and sending the optimal action of the agent corresponding to the jth round of iteration such that the optimal action of the agent corresponding to the jth round of iteration takes effect in the cell corresponding to the agent, wherein j is an integer greater than or equal to 1 or an integer greater than or equal to (M+1), M being a maximum number of rounds of iteration for model training; and wherein the second data of the agent comprises: a trained policy of the agent; or a trained policy of the agent and an average action of adjacent agents.
청구항 10에 있어서,상기 제j번째 반복에서, 상기 에이전트에 대응하는 셀의 제j번째 반복에 대응하는 성능 데이터가 제j－1번째 반복에 대응하는 성능 데이터에 비해 설정된 폭을 초과한 만큼 악화되지 않은 경우, 상기 에이전트의 제j번째 반복에 대응하는 상태 및 상기 에이전트의 제2데이터에 따라 에이전트의 제j번째 반복에 대응하는 최적화 동작을 계산하는 단계를 계속하여 수행하는 네트워크 최적화 방법.
The method of claim 10, further comprising: in the jth round of iteration, in response to the performance data of the cell corresponding to the agent corresponding to the jth round of iteration not having a deterioration beyond a preset magnitude relative to performance data corresponding to a (j -1)th round of iteration, continuing to perform the calculation of the optimal action of the agent corresponding to the jth round of iteration according to the state of the agent corresponding to the jth round of iteration and the second data of the agent.
청구항 10에 있어서,제1번째 반복 전에, 상기 방법은 상기 에이전트에 대응하는 셀의 구성 파라미터를 저장하는 단계를 더 포함하고;상기 방법은,상기 제j번째 반복에서, 상기 에이전트의 제j번째 반복에 대응하는 성능 데이터가 제j－1번째 반복에 대응하는 성능 데이터에 비해 설정된 폭을 초과한 만큼 악화될 경우, 상기 에이전트에 대응하는 셀의 구성 파라미터를 저장된 구성 파라미터로 회복하는 단계를 더 포함하는 네트워크 최적화 방법.
The method of claim 10, further comprising: prior to a first round of iteration, storing a configuration parameter of the cell corresponding to the agent; and in the jth round of iteration, in response to the performance data of the agent corresponding to the jth round of iteration having a deterioration beyond a preset magnitude relative to performance data corresponding to a (j-1)th round of iteration, restoring the configuration parameter of the cell corresponding to the agent to the stored configuration parameter.
프로세서, 및상기 프로세서에 의해 실행될 때 청구항 1 내지 청구항 12 중 어느 한 항에 따른 네트워크 최적화 방법을 구현하는 명령어가 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체;를 포함하는 네트워크 최적화 장치.
A network optimization device comprising a processor and a computer-readable storage medium storing instructions which, when executed by the processor, cause the processor to perform the network optimization method of any one of claims 1 to 12.
프로세서에 의해 실행될 때 청구항 1 내지 청구항 12 중 어느 한 항에 따른 네트워크 최적화 방법의 단계를 구현하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
A computer-readable storage medium storing a computer program which, when executed by a processor, cause the processor to perform the network optimization method of any one of claims 1 to 12.
제1영역의 셀에 존재하는 문제를 모델링하여 N개의 에이전트, 모델링 방법 및 훈련 방법을 얻는 모델링 모듈; -여기서, 상기 제1영역에 포함된 셀에 존재하는 문제가 같은 문제 유형에 속한 셀의 비율이 설정된 임계치보다 크거나 같고, 포함된 셀의 지리적 위치가 연속적이고 제1영역의 윤곽이 외부로 돌출되는 모양이며 N이 1보다 크거나 같은 정수임-; 및각 에이전트에 대하여, 모델링 방법 및 훈련 방법에 따라 상기 에이전트의 초기 모델을 결정하고, 모델링 방법 및 훈련 방법에 따라 심화 학습 방법으로 에이전트의 초기 모델을 훈련시키거나, 또는 에이전트의 훈련된 모델에 따라 에이전트에 대응하는 셀에 대해 네트워크 최적화를 진행하거나, 또는 모델링 방법 및 훈련 방법에 따라 상기 에이전트의 초기 모델을 결정하고, 모델링 방법 및 훈련 방법을 따라 심화 학습 방법으로 에이전트의 초기 모델을 훈련시키고, 에이전트의 훈련된 모델에 따라 에이전트에 대응하는 셀에 대해 네트워크 최적화를 진행하는 훈련 최적화 모듈을 포함하는 네트워크 최적화 장치.
A network optimization device, comprising: a modeling module configured to model problems existing in cells in a first region to obtain N agents, a modeling method and a training method, wherein a proportion of cells in which existing problems belong to a same problem category among the cells contained in a first region is greater than or equal to a preset threshold, geographic locations of the cells contained are consecutive, and an outline of the first region is an outwardly convex figure, and N is an integer greater than or equal to 1; and a training optimization module configured to, for each of the agents, determine an initial model of the agent according to the modeling method and the training method, and train the initial model of the agent using a reinforcement learning method according to the modeling method and the training method; or perform network optimization on a cell corresponding to the agent according to the trained model of the agent; or determine an initial model of the agent according to the modeling method and the training method, train the initial model of the agent using a reinforcement learning method according to the modeling method and the training method, and perform network optimization on a cell corresponding to the agent according to the trained model of the agent.