Header

Shop : Details

Shop
Details
45,80 €
ISBN 978-3-8440-7840-4
Paperback
150 Seiten
61 Abbildungen
222 g
21 x 14,8 cm
Deutsch
Dissertation
Januar 2021
Dorothea Schwung
Maschinelle Lernalgorithmen zur Selbstoptimierung in verteilten Produktionssystemen basierend auf spieltheoretischen Konzepten
Die Dissertation beschäftigt sich mit der Entwicklung von maschinellen Lernalgorithmen zur Selbstoptimierung in verteilten Produktionssystemen basierend auf spieltheoretischen Konzepten sowie deren Implementierung auf industriellen Steuerungssystemen. Ausgehend von einer bestimmten spieltheoretischen Spielgattung, den Potentialspielen, die sich durch Ihre Beschaffenheit und Eigenschaften besonders gut zur Lösung von verteilten Optimierungsproblemen eignen, werden diese in den Nutzenfunktionen um einen Zustandsraum ergänzt. Eine Modellierung von modular aufgebauten Produktionsanlagen auf Basis der Graphentheorie mit alternierenden Sequenzen von Zuständen und Aktionen zur Formung des Spielaufbaus, erlaubt die formal beweisbare Aufstellung eines solchen zustandsbasierten Potentialspiels. Diese Art des Spielkonzepts ermöglicht das Lösen von Mehrziel-Optimierungsproblemen mithilfe von maschinellen Lernalgorithmen. Als Optimierungsziele innerhalb von Produktionssystemen werden exemplarisch das Produktionsziel, die Einhaltung von Produktionsprozessbeschränkungen sowie die Reduktion des Energieverbrauchs festgelegt. Die verschiedenen im Rahmen dieser Arbeit entwickelten Lernalgorithmen unterscheiden sich in dem Grad des genutzten Vorwissens, in den Lernregeln selbst sowie in spezifischen Merkmalen im Lernmechanismus, wie z.B. Kommunikation oder Gedächtnis. Als Anwendungsbeispiel dient eine Schüttgutanlage bestehend aus vier Stationen. Ein Vergleich der Ergebnisse mit verschiedenen state-of-the-art Algorithmen unterstreicht die Wirksamkeit der neuen Lernverfahren. Zudem werden Plug-and-Play Funktionen sowie die Generalisierungsfähigkeit der neuen Algorithmen erfolgreich getestet. Die effiziente Implementierung auf der Schüttgutanlagen-SPS bestärkt die industrielle Relevanz.
Schlagwörter: Künstliche Intelligenz; Maschinelles Lernen; Spieltheorie; Produktionssysteme
Verfügbare Online-Dokumente zu diesem Titel
Sie benötigen den Adobe Reader, um diese Dateien ansehen zu können. Hier erhalten Sie eine kleine Hilfe und Informationen, zum Download der PDF-Dateien.
Bitte beachten Sie, dass die Online-Dokumente nicht ausdruckbar und nicht editierbar sind.
Bitte beachten Sie auch weitere Informationen unter: Hilfe und Informationen.
 
 DokumentGesamtdokument 
 DateiartPDF 
 Kosten34,35 € 
 AktionZahlungspflichtig kaufen und download der Datei 
     
 
 DokumentInhaltsverzeichnis 
 DateiartPDF 
 Kostenfrei 
 AktionDownload der Datei 
     
Benutzereinstellungen für registrierte Online-Kunden (Online-Dokumente)
Sie können hier Ihre Adressdaten ändern sowie bereits georderte Dokumente erneut aufrufen.
Benutzer
Nicht angemeldet
Export bibliographischer Daten
Shaker Verlag GmbH
Am Langen Graben 15a
52353 Düren
  +49 2421 99011 9
Mo. - Do. 8:00 Uhr bis 16:00 Uhr
Fr. 8:00 Uhr bis 15:00 Uhr
Kontaktieren Sie uns. Wir helfen Ihnen gerne weiter.
Social Media