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Implementierung und Bewertung von Deep Reinforcement Learning Methoden in der Planung logistischer Prozesse

Implementierung und Bewertung von Deep Reinforcement Learning Methoden in der Planung logistischer Prozesse
Typ:Bachelor-/Masterarbeit
Datum:ab sofort
Betreuer:

Paolo Pagani

Links:Ausschreibung PDF

Rahmen: Die Planung der logistischen Prozesse wird oft mittels heu-ristischer Methoden gelöst. Solche Methoden versuchen die optimale Reihenfolge von Tätigkeiten zu bestimmen, um den ganzen Prozess-ablauf so schnell wie möglich zu beenden. Wenn die Ungewissheit ei-nen großen Einfluss auf die Planung hat, sollen aber kontinuierlich die nächsten startenden Tätigkeiten anhand von dem derzeitigen Zustand des betrachten System neuberechnet werden.

Problemstellung: Die Anwendung von Machine Learning Methoden (z.B. Deep reinforcement Learning) bietet in diesem Bereich ein großes Potential. In der Zukunft ist eine steigende Anwendung dieser Metho-den zu erwarten. Nichtsdestotrotz wurden bis jetzt solche Methoden in dem Bereich der Planung logistischer Prozesse selten untersucht und angewendet.

Aufgabe ist die Implementierung in einem vorhandenen Simulations-modell und die Bewertung mittels Simulation von Deep Reinforcement Learning Algorithmen für die Planung logistischer Prozessabläufe.

Voraussetzung ist das Interesse an Machine Learning Themen. Vor-kenntnisse von Programmierung sind von Vorteil.

Anfragen bitte per Mail mit tabellarischem Lebenslauf und aktuellem Notenauszug.