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Methoden des bestärkenden Lernens für die Produktionsablaufplanung

(Autor)

Buch | Softcover
XXXIII, 286 Seiten
2023 | 1. Aufl. 2023
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-41750-5 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Methoden des bestärkenden Lernens für die Produktionsablaufplanung - Sebastian Lang
CHF 59,90 inkl. MwSt

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.

lt;p>Sebastian Lang ist als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF in Magdeburg tätig.


Erscheinungsdatum
Zusatzinfo XXXIII, 286 S. 62 Abb., 42 Abb. in Farbe.
Verlagsort Wiesbaden
Sprache deutsch
Maße 148 x 210 mm
Gewicht 416 g
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Technik Maschinenbau
Schlagworte Künstliche Intelligenz • Logistik • Maschinelles Lernen • open access • Produktion • Reinforcement Learning • Scheduling
ISBN-10 3-658-41750-1 / 3658417501
ISBN-13 978-3-658-41750-5 / 9783658417505
Zustand Neuware
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