http://join2-wiki.gsi.de/foswiki/pub/Main/Artwork/join2_logo100x88.png

Identification of Superior Improvement Trajectories for Production Lines via Simulation-Based Optimization with Reinforcement Learning

Schuh, Günther^RWTH* ; Gützlaff, Andreas^RWTH* ; Schmidhuber, Matthias ; Maetschke, Jan Niklas (Corresponding author)^RWTH* ; Barkhausen, Max ; Sivanesan, Narendiran

In
Advances in production management systems : artificial intelligence for sustainable and resilient production systems : IFIP WG 5.7 International Conference, APMS 2021, Nantes, France, september 5–9, 2021, proceedings, part V / Alexandre Dolgui, Alain Bernard, David Lemoine, Gregor von Cieminski, David Romero (eds.), Seiten/Artikel-Nr: 405-413

2021

Konferenz/Event:International Conference on Advances in Production Management Systems , online , APMS , 2021-09-05 - 2021-09-09

ImpressumCham : Springer International Publishing

Umfang405-413

ISBN978-3-030-85913-8, 978-3-030-85914-5, 978-3-030-85915-2, 978-3-030-85916-9

ReiheIFIP advances in information and communication technology

Online
DOI: 10.1007/978-3-030-85914-5_43
10.1007/978-3-030-85914-5_43

Einrichtungen

1. Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen (417200)
2. Lehrstuhl für Produktionsmanagement (N.N.) (417010)
3. Lehrstuhl für Produktionssystematik (417210)

Dokumenttyp
Contribution to a book/Contribution to a conference proceedings

Format
online, print

Sprache
English

Anmerkung
Peer reviewed article

Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85115342515
WOS Core Collection: WOS:000775555100043

Interne Identnummern
RWTH-2022-03991
Datensatz-ID: 844530

Beteiligte Länder
Germany, USA