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Adaptive control strategies for networked systems: a reinforcement learning-based approach
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In
Electronics 14(7), Seiten/Artikel-Nr.:1312
2025
Online
DOI: 10.3390/electronics14071312
DOI: 10.18154/RWTH-2025-03651
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1009756/files/1009756.pdf
Einrichtungen
- Lehrstuhl für Informations-, Qualitäts- und Sensorsysteme in der Produktion (417510)
- Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie - IPT (053200)
- Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen (417200)
Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
5G (frei) ; artificial intelligence (AI) (frei) ; network simulation (frei) ; networked control systems (frei) ; reinforcement learning (frei)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 530
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article
Format
online
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-105002435957
WOS Core Collection: WOS:001465749600001
Interne Identnummern
RWTH-2025-03651
Datensatz-ID: 1009756
Beteiligte Länder
Germany
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; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Engineering, Computing and Technology ; Essential Science Indicators ; IF < 5 ; JCR ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
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