
Generic Multi-Agent Reinforcement Learning Approach for Flexible Job-Shop Scheduling
Die Produktionssteuerung flexibler Fertigungssysteme ist eine relevante Komponente, die mit den Anforderungen an die Flexibilität in Bezug auf neue Produktvarianten, neue Maschinenfähigkeiten und Reaktion auf unvorhergesehene Ereignisse während der Laufzeit einhergehen muss.
Diese Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung eines reaktiven Job-Shop-Scheduling-Systems für flexible und rekonfigurierbare Fertigungssysteme. Dazu werden Reinforcement Learning-Ansätze für das Konzept multipler Agenten untersucht, die Produkte einschließlich Transport und Ressourcenzuweisung steuern.