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Methoden des bestärkenden Lernens für die Produktionsablaufplanung



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Éditeur :

Springer Vieweg


Paru le : 2023-06-21



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Description

In diesem Open-Access-Buch wird eine Methode zur Adaption, Integration und Anwendung von bestärkenden Lernverfahren (Reinforcement Learning) für die Produktionsablaufplanung beschrieben. Die Methode wird anhand von typischen Problemstellungen der Produktionsablaufplanung hergeleitet und evaluiert. Die Produktionsablaufplanung ist eine Kernaufgabe der Produktion und Logistik, bei welcher Aufträge auf Ressourcen so verteilt und in Reihenfolge gebracht werden müssen, dass geforderte Nebenbedingungen der Planung erfüllt werden. Entsprechende Optimierungsprobleme sind meist NP-schwer, wodurch eine optimale Lösung gewöhnlich nicht unter wirtschaftlichen Bedingungen erzielbar ist. In der Industrie werden stattdessen Prioritätsregeln, Heuristiken oder Metaheuristiken verwendet, die entweder zeiteffizient zu Lasten der Lösungsgüte rechnen oder qualitativ hochwertige Lösungen unter hohem Rechenaufwand erzeugen. Das bestärkende Lernen ist eine Unterart des maschinellen Lernens und eine weitereKlasse potenzieller Lösungsstrategien. Probleme der Produktionsablaufplanung sind insoweit vergleichbar, als dass sie sich ebenfalls als stufenartige Entscheidungsketten modellieren lassen. Trotz ihrer Vorteile existiert bisher kaum allgemeines Wissen hinsichtlich der Anwendung des bestärkenden Lernens für die Produktionsablaufplanung.
Pages
286 pages
Collection
n.c
Parution
2023-06-21
Marque
Springer Vieweg
EAN papier
9783658417505
EAN PDF
9783658417512
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
28
Taille du fichier
3707 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
0,00 €
EAN EPUB
9783658417512
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
28
Taille du fichier
21412 Ko
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Prix
0,00 €

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