| book details |

Methoden des bestÃ¤rkenden Lernens fÃ¼r die Produktionsablaufplanung

By (author) Sebastian Lang

| on special |

normal price: R 2,103.95

Price: R 1,892.95

| add to trolley |

| book description |

In diesem Open-Access-Buch wird eine Methode zur Adaption, Integration und Anwendung von bestÃ¤rkenden Lernverfahren (Reinforcement Learning) fÃ¼r 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 AuftrÃ¤ge auf Ressourcen so verteilt und in Reihenfolge gebracht werden mÃ¼ssen, dass geforderte Nebenbedingungen der Planung erfÃ¼llt werden. Entsprechende Optimierungsprobleme sind meist NP-schwer, wodurch eine optimale LÃ¶sung gewÃ¶hnlich nicht unter wirtschaftlichen Bedingungen erzielbar ist. In der Industrie werden stattdessen PrioritÃ¤tsregeln, Heuristiken oder Metaheuristiken verwendet, die entweder zeiteffizient zu Lasten der LÃ¶sungsgÃ¼te rechnen oder qualitativ hochwertige LÃ¶sungen unter hohem Rechenaufwand erzeugen. Das bestÃ¤rkende Lernen ist eine Unterart des maschinellen Lernens und eine weitereKlasse potenzieller LÃ¶sungsstrategien. 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 bestÃ¤rkenden Lernens fÃ¼r die Produktionsablaufplanung.