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Reinforcement Learning for Short-Term Production Scheduling with Sequence-Dependent Setup Waste
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In
Solving Engineering Problems with Machine Learning / Guest editors: Noémi Friedman and Abdel Labbi
In
ERCIM news 122, Seiten/Artikel-Nr.:38-39
2020
Online
DOI: 10.18154/RWTH-2020-11165
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/807171/files/807171.pdf
URL: https://ercim-news.ercim.eu/en122/special/reinforcement-learning-for-short-term-production-scheduling-with-sequence-dependent-setup-waste
Einrichtungen
- Lehrstuhl für Informationsmanagement im Maschinenbau (416910)
- Lehr- und Forschungsgebiet Informatik 5 (Wissensbasierte Systeme) (121920)
- Fachgruppe Informatik (120000)
- Internet of Production (080067)
Projekte
- WS-A.III - Functional Perspective (X080067-WS-A.III) (X080067-WS-A.III)
- DFG project 390621612 - EXC 2023: Internet of Production (IoP) (390621612) (390621612)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 004
OpenAccess: 
PDF
External link: 
Fulltext
Dokumenttyp
Journal Article/Contribution to a book
Format
online, print
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
WOS Core Collection: WOS:000580226800023
Interne Identnummern
RWTH-2020-11165
Datensatz-ID: 807171
Beteiligte Länder
Germany
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; Clarivate Analytics Master Journal List ; Emerging Sources Citation Index ; Web of Science Core Collection
