| 書目名稱 | Methoden des best?rkenden Lernens für die Produktionsablaufplanung | | 編輯 | Sebastian Lang | | 視頻video | http://file.papertrans.cn/632/631949/631949.mp4 | | 概述 | Dies ist ein Open-Access-Buch, was bedeutet, dass Sie freien und uneingeschr?nkten Zugang haben | | 圖書封面 |  | | 描述 | .In diesem Open-Access-Buch wird eine Methode zur Adaption, Integration und Anwendung von best?rkenden 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 Auftr?ge 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 L?sung gew?hnlich nicht unter wirtschaftlichen Bedingungen erzielbar ist. In der Industrie werden stattdessen Priorit?tsregeln, Heuristiken oder Metaheuristiken verwendet, die entweder zeiteffizient zu Lasten der L?sungsgüte rechnen oder qualitativ hochwertige L?sungen unter hohem Rechenaufwand erzeugen. Das best?rkende Lernen ist eine Unterart des maschinellen Lernens und eine weitereKlasse potenzieller L?sungsstrategien. Probleme der Produktionsablaufplanung sind insoweit vergleichbar, als dass sie sich ebenfalls als stufenartige Entscheidungsketten modellieren lassen. Trotz ihrer | | 出版日期 | Book‘‘‘‘‘‘‘‘ 2023 | | 關(guān)鍵詞 | Produktion; Künstliche Intelligenz; Reinforcement Learning; Logistik; Maschinelles Lernen; Scheduling; Ope | | 版次 | 1 | | doi | https://doi.org/10.1007/978-3-658-41751-2 | | isbn_softcover | 978-3-658-41750-5 | | isbn_ebook | 978-3-658-41751-2 | | copyright | Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en) 2023 |
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GMT+8, 2025-10-11 06:50
發(fā)表于 2025-3-21 17:49:52
