Generic Multi-Agent Reinforcement Learning Approach for Flexible Job-Shop Scheduling

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Generic Multi-Agent Reinforcement Learning Approach for Flexible Job-Shop Scheduling

Bär, Schirin

ウェブストア価格 ¥11,535（本体¥10,487）
Springer Vieweg（2022/10発売）
外貨定価 US$ 54.99
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 148 p.
言語 ENG
商品コード 9783658391782
DDC分類 670.427

Full Description

The production control of flexible manufacturing systems is a relevant component that must go along with the requirements of being flexible in terms of new product variants, new machine skills and reaction to unforeseen events during runtime. This work focuses on developing a reactive job-shop scheduling system for flexible and re-configurable manufacturing systems. Reinforcement Learning approaches are therefore investigated for the concept of multiple agents that control products including transportation and resource allocation.

Introduction.- Requirements for Production Scheduling in Flexible Manufacturing.- Reinforcement Learning as an Approach for Flexible Scheduling.- Concept for Multi-Resources Flexible Job-Shop Scheduling.- Multi-Agent Approach for Reactive Scheduling in Flexible Manufacturing.- Empirical Evaluation of the Requirements.- Integration into a Flexible Manufacturing System.- Bibliography.