Methoden des Bestärkenden Lernens Für Die Produktionsablaufplanung.
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Format: | eBook |
Language: | German |
Published: |
Wiesbaden :
Springer Vieweg. in Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH,
2023.
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Edition: | 1st ed. |
Subjects: | |
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Table of Contents:
- Intro
- Danksagung
- Kurzfassung
- Inhaltsverzeichnis
- Abbildungsverzeichnis
- Tabellenverzeichnis
- Abkürzungsverzeichnis
- Mathematische Notation
- Für Probleme der Produktionsablaufplanung
- Für gradientenabhängiges bestärkendes Lernen
- Für gradientenfreies bestärkendes Lernen
- Statistische Kenngrößen
- 1 Einleitung
- 1.1 Motivation und Problemstellung
- 1.2 Zielstellung der Arbeit und Forschungsfragen
- 1.3 Forschungsmethodik und Aufbau der Arbeit
- 2 Grundlagen der Produktionsablaufplanung
- 2.1 Begriffsbestimmung und thematische Abgrenzung
- 2.2 Prozess der Produktionsablaufplanung
- 2.3 Mathematische Optimierung der Produktionsablaufplanung
- 2.3.1 Mathematische Formalisierung
- 2.3.2 Modellbildung
- 2.3.3 Konventionelle Lösungsverfahren
- 3 Grundlagen des Bestärkenden Lernens
- 3.1 Einordnung in die künstliche Intelligenz und in das maschinelle Lernen
- 3.1.1 Überwachtes Lernen als angrenzendes Paradigma
- 3.1.2 Unüberwachten Lernens als angrenzendes Paradigma
- 3.2 Grundprinzip und Taxonomie des bestärkenden Lernens
- 3.3 Gradientenabhängiges bestärkendes Lernen
- 3.3.1 Markov-Entscheidungsproblem
- 3.3.2 Nutzenfunktion
- 3.3.3 Aktionsnutzen-bewertende Verfahren
- 3.3.4 Entscheidungspolitik-approximierende Verfahren
- 3.3.5 Actor-Critic-Verfahren
- 3.4 Gradientenfreies bestärkendes Lernen
- 3.4.1 Modellsuchende und parameteroptimierende Verfahren
- 3.4.2 Hybride Verfahren - NeuroEvolution of Augmenting Topologies
- 4 Stand der Wissenschaft und Technik: Bestärkendes Lernen in der Produktionsablaufplanung
- 4.1 Gradientenabhängige Verfahren für die Produktionsablaufplanung
- 4.1.1 Agentenbasierte Auswahl von Prioritätsregeln
- 4.1.2 Agentenbasierte Ressourcenbelegungsplanung
- 4.1.3 Agentenbasierte Reihenfolgeplanung
- 4.1.4 Agentenbasierte Losbildung.
- 4.1.5 Agentenbasiertes Reparieren von ungültigen Ablaufplänen
- 4.2 Gradientenfreie Verfahren für die Ablaufplanung im Allgemeinen
- 4.2.1 Einsatz der Kreuzentropie-Methode in der Ablaufplanung
- 4.2.2 Einsatz von Bayes'scher Optimierung in der Ablaufplanung
- 4.2.3 Einsatz von Neuro-Evolution in der Ablaufplanung
- 4.3 Zusammenfassung und Diskussion der Forschungslücke
- 5 Eine Methode zum Einsatz von bestärkenden Lernverfahren für die Produktionsablaufplanung
- 5.1 Ausgangssituation, Problemstellung und Anforderungsdefinition
- 5.2 Von der Produktionsablaufplanung zur agentenbasierten Produktionsablaufsteuerung - Prozessmodell und Funktionsprinzip
- 5.2.1 Agentenbasierte Ressourcenbelegungsplanung
- 5.2.2 Agentenbasierte Reihenfolgeplanung und Losbildung
- 5.3 Projektierung und Entwicklung von agentenbasierten Produktionsablaufsteuerungen
- 5.3.1 Entwurf von Agentenumgebungen
- 5.3.2 Definition von maschinellen Lernaufgaben und Gestaltung von Agenten
- 5.3.3 Integration und Inbetriebnahme von Agenten und Agentenumgebungen
- 5.3.4 Auswahl und Implementierung von bestärkenden Lernverfahren
- 5.3.5 Gestaltung von Belohnungsfunktionen
- 5.3.6 Training von Agenten
- 5.4 Zusammenfassung der Methode
- 6 Evaluation der entwickelten Methode
- 6.1 Flexible-Job-Shop-Problem mit flexibler Operationsplanung
- 6.1.1 Problembeschreibung
- 6.1.2 Anwendung des DQN-Algorithmus zur Lösung des Problems
- 6.1.3 Diskussion der Ergebnisse
- 6.1.4 Erweiterung des Problems um einen dynamischen Auftragshorizont
- 6.2 Dynamisches Parallel-Maschinen-Problem mit familienabhängigen Rüstzeiten und ressourcenabhängigen Bearbeitungsgeschwindigkeiten
- 6.2.1 Problembeschreibung
- 6.2.2 Anwendung des PPO-Algorithmus zur Lösung des Problems
- 6.2.3 Diskussion der Ergebnisse
- 6.3 Zweistufiges Hybrid-Flow-Shop-Problem mit familienabhängigen Rüstzeiten.
- 6.3.1 Problembeschreibung
- 6.3.2 Anwendung des A2C-Algorithmus zur Lösung des Problems
- 6.3.3 Anwendung des NEAT-Algorithmus zur Lösung des Problems
- 6.3.4 Vergleich mit anderen Lösungsverfahren
- 7 Schlussbetrachtung
- 7.1 Zusammenfassung und Diskussion
- 7.2 Ausblick
- Literaturverzeichnis.