Methoden des bestärkenden Lernens für die Produktionsablaufplanung:
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Book |
| Language: | German |
| Published: |
Wiesbaden
Springer Vieweg
[2023]
|
| Subjects: | |
| Online Access: | Inhaltstext Auszug Inhaltsverzeichnis |
| Physical Description: | XXXIII, 286 Seiten Illustrationen, Diagramme 21 cm x 14.8 cm |
| ISBN: | 9783658417505 3658417501 |
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|---|---|
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1
EINLEITUNG
.
1
1.1
MOTIVATION
UND
PROBLEMSTELLUNG
.
2
1.2
ZIELSTELLUNG
DER
ARBEIT
UND
FORSCHUNGSFRAGEN
.
8
1.3
FORSCHUNGSMETHODIK
UND
AUFBAU
DER
ARBEIT
.
9
2
GRUNDLAGEN
DER
PRODUKTIONSABLAUFPLANUNG
.
13
2.1
BEGRIFFSBESTIMMUNG
UND
THEMATISCHE
ABGRENZUNG
.
13
2.2
PROZESS
DER
PRODUKTIONSABLAUFPLANUNG
.
16
2.3
MATHEMATISCHE
OPTIMIERUNG
DER
PRODUKTIONSABLAUFPLANUNG
.
19
2.3.1
MATHEMATISCHE
FORMALISIERUNG
.
19
2.3.1.1
PROBLEME
.
20
2.3.1.2
NEBENBEDINGUNGEN
.
22
2.3.1.3
ZIELFUNKTIONEN
.
24
2.3.2
MODELLBILDUNG
.
26
2.3.2.1
GANZZAHLIGE
UND
GEMISCHT-GANZZAHLIGE
LINEARE
PROGRAMMIERUNG
.
27
2.3.2.2
EREIGNISDISKRETE
SIMULATION
.
29
2.3.3
KONVENTIONELLE
LOESUNGSVERFAHREN
.
31
2.3.3.1
GANZZAHLIGE
LINEARE
OPTIMIERUNG
.
31
2.3.3.2
HEURISTIKEN
.
35
2.3.3.3
METAHEURISTIKEN
.
37
3
GRUNDLAGEN
DES
BESTAERKENDEN
LERNENS
.
41
3.1
EINORDNUNG
IN
DIE
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
UND
IN
DAS
MASCHINELLE
LERNEN
.
42
3.1.1
UEBERWACHTES
LERNEN
ALS
ANGRENZENDES
PARADIGMA
.
43
IX
X
INHALTSVERZEICHNIS
3.1.2
UNUEBERWACHTEN
LERNENS
ALS
ANGRENZENDES
PARADIGMA
.
44
3.2
GRUNDPRINZIP
UND
TAXONOMIE
DES
BESTAERKENDEN
LERNENS
.
46
3.3
GRADIENTENABHAENGIGES
BESTAERKENDES
LERNEN
.
48
3.3.1
MARKOV-ENTSCHEIDUNGSPROBLEM
.
49
3.3.2
NUTZENFUNKTION
.
50
3.3.3
AKTIONSNUTZEN-BEWERTENDE
VERFAHREN
.
53
3.3.4
ENTSCHEIDUNGSPOLITIK-APPROXIMIERENDE
VERFAHREN
.
57
3.3.5
ACTOR-CRITIC-VERFAHREN
.
61
3.4
GRADIENTENFREIES
BESTAERKENDES
LERNEN
.
64
3.4.1
MODELLSUCHENDE
UND
PARAMETEROPTIMIERENDE
VERFAHREN
.
66
3.4.2
HYBRIDE
VERFAHREN
-
NEUROEVOLUTION
OF
AUGMENTING
TOPOLOGIES
.
68
4
STAND
DER
WISSENSCHAFT
UND
TECHNIK:
BESTAERKENDES
LERNEN
IN
DER
PRODUKTIONSABLAUFPLANUNG
.
77
4.1
GRADIENTENABHAENGIGE
VERFAHREN
FUER
DIE
PRODUKTIONSABLAUFPLANUNG
.
77
4.1.1
AGENTENBASIERTE
AUSWAHL
VON
PRIORITAETSREGELN
.
78
4.1.2
AGENTENBASIERTE
RESSOURCENBELEGUNGSPLANUNG
.
81
4.1.3
AGENTENBASIERTE
REIHENFOLGEPLANUNG
.
83
4.1.4
AGENTENBASIERTE
LOSBILDUNG
.
87
4.1.5
AGENTENBASIERTES
REPARIEREN
VON
UNGUELTIGEN
ABLAUFPLAENEN
.
88
4.2 GRADIENTENFREIE
VERFAHREN
FUER
DIE
ABLAUFPLANUNG
IM
ALLGEMEINEN
.
90
4.2.1
EINSATZ
DER
KREUZENTROPIE-METHODE
IN
DER
ABLAUFPLANUNG
.
91
4.2.2
EINSATZ
VON
BAYES
'
SCHER
OPTIMIERUNG
IN
DER
ABLAUFPLANUNG
.
93
4.2.3
EINSATZ
VON
NEURO-EVOLUTION
IN
DER
ABLAUFPLANUNG
.
96
4.3
ZUSAMMENFASSUNG
UND
DISKUSSION
DER
FORSCHUNGSLUECKE
.
100
5
EINE
METHODE
ZUM
EINSATZ
VON
BESTAERKENDEN
LERNVERFAHREN
FUER
DIE
PRODUKTIONSABLAUFPLANUNG
.
105
5.1
AUSGANGSSITUATION,
PROBLEMSTELLUNG
UND
ANFORDERUNGSDEFINITION
.
106
INHALTSVERZEICHNIS
XI
5.2
VON
DER
PRODUKTIONSABLAUFPLANUNG
ZUR
AGENTENBASIERTEN
PRODUKTIONSABLAUFSTEUERUNG
-
PROZESSMODELL
UND
FUNKTIONSPRINZIP
.
111
5.2.1
AGENTENBASIERTE
RESSOURCENBELEGUNGSPLANUNG
.
115
5.2.2
AGENTENBASIERTE
REIHENFOLGEPLANUNG
UND
LOSBILDUNG
.
118
5.3
PROJEKTIERUNG
UND
ENTWICKLUNG
VON
AGENTENBASIERTEN
PRODUKTIONSABLAUFSTEUERUNGEN
.
123
5.3.1
ENTWURF
VON
AGENTENUMGEBUNGEN
.
124
5.3.1.1
MODELLIERUNG DER
ERZEUGUNG
VON
AUFTRAEGEN
.
126
5.3.1.2
MODELLIERUNG
VON
AUFTRAEGEN .
127
5.3.1.3
MODELLIERUNG
VON
PRODUKTIONSRESSOURCEN
.
132
5.3.2
DEFINITION
VON
MASCHINELLEN
LERNAUFGABEN
UND
GESTALTUNG
VON
AGENTEN
.
138
5.3.2.1
FORMULIERUNG
VON
ALLOKATIONSPROBLEMEN
FUER
DIE
RESSOURCENBELEGUNGSPLANUNG
ALS
MASCHINELLE
LERNAUFGABE
.
139
5.3.2.2
FORMULIERUNG
VON
SEQUENZIERUNGSPROBLEMEN
FUER
DIE
REIHENFOLGEPLANUNG
UND
LOSBILDUNG
ALS
MASCHINELLE
LERNAUFGABE
.
142
5.3.3
INTEGRATION
UND
INBETRIEBNAHME
VON
AGENTEN
UND
AGENTENUMGEBUNGEN
.
148
5.3.3.1
INTEGRATIONSKONZEPT
FUER
GRADIENTENABHAENGIGES
BESTAERKENDES
LERNEN
.
149
5.3.3.2
INTEGRATIONSKONZEPT
FUER
GRADIENTENFREIES
BESTAERKENDES
LERNEN
.
159
5.3.4
AUSWAHL
UND
IMPLEMENTIERUNG
VON
BESTAERKENDEN
LERNVERFAHREN
.
161
5.3.5
GESTALTUNG
VON
BELOHNUNGSFUNKTIONEN
.
171
5.3.5.1
ZEITBASIERTE
BELOHNUNGSFUNKTIONEN
.
172
5.3.5.2
BELASTUNGSORIENTIERTE
BELOHNUNGSFUNKTIONEN
.
180
5.3.6
TRAINING
VON
AGENTEN
.
182
5.4
ZUSAMMENFASSUNG
DER
METHODE
.
193
XII
INHALTSVERZEICHNIS
6
EVALUATION
DER
ENTWICKELTEN
METHODE
.
197
6.1
FLEXIBLE-JOB-SHOP-PROBLEM
MIT
FLEXIBLER
OPERATIONSPLANUNG
.
198
6.1.1
PROBLEMBESCHREIBUNG
.
199
6.1.2
ANWENDUNG
DES
DQN-ALGORITHMUS
ZUR
LOESUNG
DES
PROBLEMS
.
200
6.1.3
DISKUSSION
DER
ERGEBNISSE
.
206
6.1.4
ERWEITERUNG
DES
PROBLEMS
UM
EINEN
DYNAMISCHEN
AUFTRAGSHORIZONT
.
209
6.2
DYNAMISCHES
PARALLEL-MASCHINEN-PROBLEM
MIT
/
FAMILIENABHAENGIGEN
RUESTZEITEN
UND
RESSOURCENABHAENGIGEN
BEARBEITUNGSGESCHWINDIGKEITEN
.
212
6.2.1
PROBLEMBESCHREIBUNG
.
212
6.2.2
ANWENDUNG
DES
PPO-ALGORITHMUS
ZUR
LOESUNG
DES
PROBLEMS
.
214
6.2.3
DISKUSSION
DER
ERGEBNISSE
.
220
6.3
ZWEISTUFIGES
HYBRID-FLOW-SHOP-PROBLEM
MIT
FAMILIENABHAENGIGEN
RUESTZEITEN
.
223
6.3.1
PROBLEMBESCHREIBUNG
.
224
6.3.2
ANWENDUNG
DES
A2C-ALGORITHMUS
ZUR
LOESUNG
DES
PROBLEMS
.
226
6.3.3
ANWENDUNG
DES
NEAT-ALGORITHMUS
ZUR
LOESUNG
DES
PROBLEMS
.
238
6.3.4
VERGLEICH
MIT
ANDEREN
LOESUNGSVERFAHREN
.
251
7
SCHLUSSBETRACHTUNG
.
259
7.1
ZUSAMMENFASSUNG
UND
DISKUSSION
.
259
7.2
AUSBLICK
.
264
LITERATURVERZEICHNIS
267 |
| adam_txt |
1
EINLEITUNG
.
1
1.1
MOTIVATION
UND
PROBLEMSTELLUNG
.
2
1.2
ZIELSTELLUNG
DER
ARBEIT
UND
FORSCHUNGSFRAGEN
.
8
1.3
FORSCHUNGSMETHODIK
UND
AUFBAU
DER
ARBEIT
.
9
2
GRUNDLAGEN
DER
PRODUKTIONSABLAUFPLANUNG
.
13
2.1
BEGRIFFSBESTIMMUNG
UND
THEMATISCHE
ABGRENZUNG
.
13
2.2
PROZESS
DER
PRODUKTIONSABLAUFPLANUNG
.
16
2.3
MATHEMATISCHE
OPTIMIERUNG
DER
PRODUKTIONSABLAUFPLANUNG
.
19
2.3.1
MATHEMATISCHE
FORMALISIERUNG
.
19
2.3.1.1
PROBLEME
.
20
2.3.1.2
NEBENBEDINGUNGEN
.
22
2.3.1.3
ZIELFUNKTIONEN
.
24
2.3.2
MODELLBILDUNG
.
26
2.3.2.1
GANZZAHLIGE
UND
GEMISCHT-GANZZAHLIGE
LINEARE
PROGRAMMIERUNG
.
27
2.3.2.2
EREIGNISDISKRETE
SIMULATION
.
29
2.3.3
KONVENTIONELLE
LOESUNGSVERFAHREN
.
31
2.3.3.1
GANZZAHLIGE
LINEARE
OPTIMIERUNG
.
31
2.3.3.2
HEURISTIKEN
.
35
2.3.3.3
METAHEURISTIKEN
.
37
3
GRUNDLAGEN
DES
BESTAERKENDEN
LERNENS
.
41
3.1
EINORDNUNG
IN
DIE
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
UND
IN
DAS
MASCHINELLE
LERNEN
.
42
3.1.1
UEBERWACHTES
LERNEN
ALS
ANGRENZENDES
PARADIGMA
.
43
IX
X
INHALTSVERZEICHNIS
3.1.2
UNUEBERWACHTEN
LERNENS
ALS
ANGRENZENDES
PARADIGMA
.
44
3.2
GRUNDPRINZIP
UND
TAXONOMIE
DES
BESTAERKENDEN
LERNENS
.
46
3.3
GRADIENTENABHAENGIGES
BESTAERKENDES
LERNEN
.
48
3.3.1
MARKOV-ENTSCHEIDUNGSPROBLEM
.
49
3.3.2
NUTZENFUNKTION
.
50
3.3.3
AKTIONSNUTZEN-BEWERTENDE
VERFAHREN
.
53
3.3.4
ENTSCHEIDUNGSPOLITIK-APPROXIMIERENDE
VERFAHREN
.
57
3.3.5
ACTOR-CRITIC-VERFAHREN
.
61
3.4
GRADIENTENFREIES
BESTAERKENDES
LERNEN
.
64
3.4.1
MODELLSUCHENDE
UND
PARAMETEROPTIMIERENDE
VERFAHREN
.
66
3.4.2
HYBRIDE
VERFAHREN
-
NEUROEVOLUTION
OF
AUGMENTING
TOPOLOGIES
.
68
4
STAND
DER
WISSENSCHAFT
UND
TECHNIK:
BESTAERKENDES
LERNEN
IN
DER
PRODUKTIONSABLAUFPLANUNG
.
77
4.1
GRADIENTENABHAENGIGE
VERFAHREN
FUER
DIE
PRODUKTIONSABLAUFPLANUNG
.
77
4.1.1
AGENTENBASIERTE
AUSWAHL
VON
PRIORITAETSREGELN
.
78
4.1.2
AGENTENBASIERTE
RESSOURCENBELEGUNGSPLANUNG
.
81
4.1.3
AGENTENBASIERTE
REIHENFOLGEPLANUNG
.
83
4.1.4
AGENTENBASIERTE
LOSBILDUNG
.
87
4.1.5
AGENTENBASIERTES
REPARIEREN
VON
UNGUELTIGEN
ABLAUFPLAENEN
.
88
4.2 GRADIENTENFREIE
VERFAHREN
FUER
DIE
ABLAUFPLANUNG
IM
ALLGEMEINEN
.
90
4.2.1
EINSATZ
DER
KREUZENTROPIE-METHODE
IN
DER
ABLAUFPLANUNG
.
91
4.2.2
EINSATZ
VON
BAYES
'
SCHER
OPTIMIERUNG
IN
DER
ABLAUFPLANUNG
.
93
4.2.3
EINSATZ
VON
NEURO-EVOLUTION
IN
DER
ABLAUFPLANUNG
.
96
4.3
ZUSAMMENFASSUNG
UND
DISKUSSION
DER
FORSCHUNGSLUECKE
.
100
5
EINE
METHODE
ZUM
EINSATZ
VON
BESTAERKENDEN
LERNVERFAHREN
FUER
DIE
PRODUKTIONSABLAUFPLANUNG
.
105
5.1
AUSGANGSSITUATION,
PROBLEMSTELLUNG
UND
ANFORDERUNGSDEFINITION
.
106
INHALTSVERZEICHNIS
XI
5.2
VON
DER
PRODUKTIONSABLAUFPLANUNG
ZUR
AGENTENBASIERTEN
PRODUKTIONSABLAUFSTEUERUNG
-
PROZESSMODELL
UND
FUNKTIONSPRINZIP
.
111
5.2.1
AGENTENBASIERTE
RESSOURCENBELEGUNGSPLANUNG
.
115
5.2.2
AGENTENBASIERTE
REIHENFOLGEPLANUNG
UND
LOSBILDUNG
.
118
5.3
PROJEKTIERUNG
UND
ENTWICKLUNG
VON
AGENTENBASIERTEN
PRODUKTIONSABLAUFSTEUERUNGEN
.
123
5.3.1
ENTWURF
VON
AGENTENUMGEBUNGEN
.
124
5.3.1.1
MODELLIERUNG DER
ERZEUGUNG
VON
AUFTRAEGEN
.
126
5.3.1.2
MODELLIERUNG
VON
AUFTRAEGEN .
127
5.3.1.3
MODELLIERUNG
VON
PRODUKTIONSRESSOURCEN
.
132
5.3.2
DEFINITION
VON
MASCHINELLEN
LERNAUFGABEN
UND
GESTALTUNG
VON
AGENTEN
.
138
5.3.2.1
FORMULIERUNG
VON
ALLOKATIONSPROBLEMEN
FUER
DIE
RESSOURCENBELEGUNGSPLANUNG
ALS
MASCHINELLE
LERNAUFGABE
.
139
5.3.2.2
FORMULIERUNG
VON
SEQUENZIERUNGSPROBLEMEN
FUER
DIE
REIHENFOLGEPLANUNG
UND
LOSBILDUNG
ALS
MASCHINELLE
LERNAUFGABE
.
142
5.3.3
INTEGRATION
UND
INBETRIEBNAHME
VON
AGENTEN
UND
AGENTENUMGEBUNGEN
.
148
5.3.3.1
INTEGRATIONSKONZEPT
FUER
GRADIENTENABHAENGIGES
BESTAERKENDES
LERNEN
.
149
5.3.3.2
INTEGRATIONSKONZEPT
FUER
GRADIENTENFREIES
BESTAERKENDES
LERNEN
.
159
5.3.4
AUSWAHL
UND
IMPLEMENTIERUNG
VON
BESTAERKENDEN
LERNVERFAHREN
.
161
5.3.5
GESTALTUNG
VON
BELOHNUNGSFUNKTIONEN
.
171
5.3.5.1
ZEITBASIERTE
BELOHNUNGSFUNKTIONEN
.
172
5.3.5.2
BELASTUNGSORIENTIERTE
BELOHNUNGSFUNKTIONEN
.
180
5.3.6
TRAINING
VON
AGENTEN
.
182
5.4
ZUSAMMENFASSUNG
DER
METHODE
.
193
XII
INHALTSVERZEICHNIS
6
EVALUATION
DER
ENTWICKELTEN
METHODE
.
197
6.1
FLEXIBLE-JOB-SHOP-PROBLEM
MIT
FLEXIBLER
OPERATIONSPLANUNG
.
198
6.1.1
PROBLEMBESCHREIBUNG
.
199
6.1.2
ANWENDUNG
DES
DQN-ALGORITHMUS
ZUR
LOESUNG
DES
PROBLEMS
.
200
6.1.3
DISKUSSION
DER
ERGEBNISSE
.
206
6.1.4
ERWEITERUNG
DES
PROBLEMS
UM
EINEN
DYNAMISCHEN
AUFTRAGSHORIZONT
.
209
6.2
DYNAMISCHES
PARALLEL-MASCHINEN-PROBLEM
MIT
/
FAMILIENABHAENGIGEN
RUESTZEITEN
UND
RESSOURCENABHAENGIGEN
BEARBEITUNGSGESCHWINDIGKEITEN
.
212
6.2.1
PROBLEMBESCHREIBUNG
.
212
6.2.2
ANWENDUNG
DES
PPO-ALGORITHMUS
ZUR
LOESUNG
DES
PROBLEMS
.
214
6.2.3
DISKUSSION
DER
ERGEBNISSE
.
220
6.3
ZWEISTUFIGES
HYBRID-FLOW-SHOP-PROBLEM
MIT
FAMILIENABHAENGIGEN
RUESTZEITEN
.
223
6.3.1
PROBLEMBESCHREIBUNG
.
224
6.3.2
ANWENDUNG
DES
A2C-ALGORITHMUS
ZUR
LOESUNG
DES
PROBLEMS
.
226
6.3.3
ANWENDUNG
DES
NEAT-ALGORITHMUS
ZUR
LOESUNG
DES
PROBLEMS
.
238
6.3.4
VERGLEICH
MIT
ANDEREN
LOESUNGSVERFAHREN
.
251
7
SCHLUSSBETRACHTUNG
.
259
7.1
ZUSAMMENFASSUNG
UND
DISKUSSION
.
259
7.2
AUSBLICK
.
264
LITERATURVERZEICHNIS
267 |
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