Methoden des bestärkenden Lernens für die Produktionsablaufplanung

• Yazar: Lang, Sebastian (auth)
• Materyal Türü: Elektronik Kitap Bölümü
• Baskı/Yayın Bilgisi: Wiesbaden Springer Nature 2023
• Konular: Machine learning; Production engineering; Produktion; Künstliche Intelligenz; Reinforcement Learning; Logistik; Maschinelles Lernen; Scheduling
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Özet

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 weitere Klasse 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.

Fiziksel Özellikler

1 electronic resource (286 p.)

ISBN

978-3-658-41751-2
9783658417512
9783658417505

Erişim

Open Access