Dynamic Job Shop Scheduling in an Industrial Assembly Environment Using Various Reinforcement Learning Techniques uri icon Konferenz-Paper

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Überblick

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  • Ja

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Veröffentlichungszeitpunkt

  • 2023

Autor/in (verknüpft)

  • Heik, David  M.Sc., Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden, Fakultät Informatik/Mathematik
  • Reichelt, Dirk  Professor für Informationsmanagement

Open-Access-Kennzeichnung

  • Closed Access

Peer Reviewed

  • Nein

Sprachen

  • englisch

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  • Ja Im Bibliotheksbestand

Konferenz/Event

  • 22nd International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA 2022)

Konferenz/Event-Datum

  • 12.12.2022 - 14.12.2022

Konferenz/Event-Ort

  • Held

Forschung

Schlagwörter

  • Artificial intelligence
  • Industrial IoT Test Bed
  • Manufacturing Systems
  • Reinforcement Learning
  • Smart Production Systems

Identität

Alma MMS-ID

  • 99487719402581

Anderes

Autor/in (Veranstaltung)

  • Heik, David  M.Sc., Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden, Fakultät Informatik/Mathematik
  • Reichelt, Dirk  Professor für Informationsmanagement

Kuratierungs-Zielkategorie (intern)

  • Ja