©Thomas Voss

Forschungskolloquium Wirtschaftsinformatik

08. Apr

Im Rahmen des Forschungskolloquiums Wirtschaftsinformatik und Data Science referiert Thomas Voss, M.Sc. vom Institut für Produkt- und Prozessinnovation der Leuphana Universität, über "DYNAMISCHE ANPASSUNG VON PRIORITÄTSREGELN MIT BESTÄRKENDEM LERNEN".

Datum und Zeit: 08.04.2021 um 16:15 Uhr
Ort: digital via Zoom s.u.

Abstract:
Die Berechnung der besten Auftragsreihenfolge auf einer Maschine kann schwierig sein, insbesondere unter sich ändernden Systemzuständen. Die Anwendung dezentraler Prioritätsregeln zur Reihenfolgebildung ist daher eine Option; es gibt jedoch keine Regel, die alle anderen Regeln unter variierenden Systemzuständen übertreffen kann. Aus diesem Grund wird Reinforcement Learning (RL) verwendet, um eine menschlich verständliche und kontextbewusste Hyperheuristik zu trainieren. Die Evaluierung zeigt, dass der trainierte Agent die Prioritätsregeln basierend auf dem Systemzustand dynamisch anpassen kann und die besten statischen Prioritätsregeln übertrifft. Weiterhin zeigt die Evaluation, dass für unbekannte Systemzustände das Wissen des Agenten teilweise übertragbar und eine robuste Handlungsstrategie möglich ist.

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