Show simple item record

dc.contributor.authorLang, Sebastian
dc.date.accessioned2023-07-19T09:09:34Z
dc.date.available2023-07-19T09:09:34Z
dc.date.issued2023
dc.date.submitted2023-07-14T15:42:05Z
dc.identifierONIX_20230714_9783658417512_20
dc.identifierhttps://library.oapen.org/handle/20.500.12657/63931
dc.identifier.urihttps://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/101663
dc.description.abstractIn 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.
dc.languageGerman
dc.rightsopen access
dc.subject.classificationthema EDItEUR::U Computing and Information Technology::UY Computer science::UYQ Artificial intelligence::UYQM Machine learningen_US
dc.subject.classificationthema EDItEUR::T Technology, Engineering, Agriculture, Industrial processes::TG Mechanical engineering and materials::TGP Production and industrial engineeringen_US
dc.subject.otherProduktion
dc.subject.otherKünstliche Intelligenz
dc.subject.otherReinforcement Learning
dc.subject.otherLogistik
dc.subject.otherMaschinelles Lernen
dc.subject.otherScheduling
dc.titleMethoden des bestärkenden Lernens für die Produktionsablaufplanung
dc.typebook
oapen.identifier.doi10.1007/978-3-658-41751-2
oapen.relation.isPublishedBy9fa3421d-f917-4153-b9ab-fc337c396b5a
oapen.relation.isFundedBy42712026-ec59-4e21-9992-a7a0aad9363a
oapen.relation.isbn9783658417512
oapen.relation.isbn9783658417505
oapen.imprintSpringer Fachmedien Wiesbaden
oapen.pages286
oapen.place.publicationWiesbaden
oapen.grant.number[...]
dc.relationisFundedBy42712026-ec59-4e21-9992-a7a0aad9363a
dc.abstractotherlanguageIn 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.


Files in this item

FilesSizeFormatView

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

open access
Except where otherwise noted, this item's license is described as open access