Zobrazeno 1 - 10
of 19
pro vyhledávání: '"Reusch, Pascal"'
Autor:
Fischer, Daniel, Hüsener, Hannah M., Grumbach, Felix, Vollenkemper, Lukas, Müller, Arthur, Reusch, Pascal
Deep Reinforcement Learning (DRL) is a frequently employed technique to solve scheduling problems. Although DRL agents ace at delivering viable results in short computing times, their reasoning remains opaque. We conduct a case study where we systema
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.09841
Recognizing that traditional forecasting models often rely solely on historical demand, this work investigates the potential of data-driven techniques to automatically select and integrate market indicators for improving customer demand predictions.
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.07564
The following interdisciplinary article presents a memetic algorithm with applying deep reinforcement learning (DRL) for solving practically oriented dual resource constrained flexible job shop scheduling problems (DRC-FJSSP). From research projects
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2212.10936
Publikováno v:
Journal of Intelligent Manufacturing; Feb2024, Vol. 35 Issue 2, p667-686, 20p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.