Generic Multi-Agent Reinforcement Learning Approach for Flexible Job-Shop Scheduling
A rugalmas gyártórendszerek termelésirányítása olyan lényeges elem, amelynek együtt kell járnia a rugalmasság követelményeivel az új termékváltozatok, az új gépi készségek és a futás közbeni előre nem látható eseményekre való reagálás tekintetében.
Ez a munka egy rugalmas és újrakonfigurálható gyártórendszerek reaktív job-shop ütemező rendszerének kifejlesztésére összpontosít. Ezért megerősítő tanulási megközelítéseket vizsgálunk a több ágens koncepciójához, amelyek a termékeket irányítják, beleértve a szállítást és az erőforrás-elosztást is.