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Methoden des bestärkenden Lernens für die Produktionsablaufplanung
Sebastian Lang (Broschiert, Deutsch)
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Beschreibung
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. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
23.06.2023
Sprache
Deutsch
Originalsprache
Deutsch
EAN
9783658417505
Herausgeber
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Sonderedition
Nein
Autor
Sebastian Lang
Seitenanzahl
286
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Produktion, Künstliche Intelligenz, Reinforcement Learning, Logistik, Maschinelles Lernen, Scheduling, Open Access
Thema-Inhalt
UYQM - Maschinelles Lernen
TGP - Fertigungstechnik und Ingenieurwesen
Höhe
210 mm
Breite
14.8 cm
Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com
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