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

Überblick

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

Sprachen

  • englisch

Beteiligte Organisationen

  • Fakultät Informatik/Mathematik

Konferenz/Event

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

Konferenz/Event-Datum

  • 20221212 - 20221214

Konferenz/Event-Ort

  • Held

Forschung

Schlagwörter

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

Identität