Integration von Simulation und Reinforcement Learning zur Portalrobotersteuerung
- Standort
-
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
- Umfang
-
Online-Ressource, 10 Seiten
- Sprache
-
Deutsch
- Erschienen in
-
In: 20. ASIM Fachtagung Simulation in Produktion und Logistik 2023, S.145-154
In: ASIM Fachtagung Simulation in Produktion und Logistik ; 20 (Ilmenau) : 2023.09.
In: Universitätsverlag Ilmenau, Ilmenau
- Schlagwort
-
Simulation
Bestärkendes Lernen
Maschinelles Lernen
Autonomer Roboter
Ablaufplanung
Reihenfolgeplanung
- Ereignis
-
Veröffentlichung
- (wo)
-
Ilmenau
- (wer)
-
TU Ilmenau
- (wann)
-
2023
- Urheber
- DOI
-
10.22032/dbt.57786
- URN
-
urn:nbn:de:101:1-2023091103115511667779
- Rechteinformation
-
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
- Letzte Aktualisierung
-
25.03.2025, 13:54 MEZ
Datenpartner
Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
Deutsche Nationalbibliothek. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
Deutsche Nationalbibliothek. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
Beteiligte
- Miltenberger, Robert
- Zisgen, Horst
- Hochhaus, Markus
- Schmidtpott, Jürgen
- Bind, Boris
- Läpple, Fibro
- TU Ilmenau
Entstanden
- 2023
Ähnliche Objekte (12)
Towards a deep reinforcement learning integration into model-based systems engineering
Simulation-based resolution of deadlocks in automated guided vehicles using deep reinforcement learning
Deep reinforcement learning for workload balance and due date control in wafer fabs
Advancing the Applicability of Reinforcement Learning to Autonomous Control
Multipath Key Reinforcement in Weitverkehrsnetzen
Reinforcement learning for digital quantum simulation
On the Role of Simulation and Simulation Standards in Industry 4.0
From explainable AI to explainable simulation : using machine learning and XAI to understand system robustness
Reinforcement Learning from Simulation for Real Robot Manipulation
Auswirkungen des Internets auf Integration und Pluralität : konzeptionelle Überlegungen und empirische Befunde
Modulhandbuch Bachelor Wirtschaftsinformatik : Studienordnungsversion: 2015
Modulhandbuch Master Optische Systemtechnik/Optronik : Studienordnungsversion: 2017
Towards a deep reinforcement learning integration into model-based systems engineering
Simulation-based resolution of deadlocks in automated guided vehicles using deep reinforcement learning
Deep reinforcement learning for workload balance and due date control in wafer fabs
Advancing the Applicability of Reinforcement Learning to Autonomous Control
Multipath Key Reinforcement in Weitverkehrsnetzen
Reinforcement learning for digital quantum simulation
On the Role of Simulation and Simulation Standards in Industry 4.0
From explainable AI to explainable simulation : using machine learning and XAI to understand system robustness
Reinforcement Learning from Simulation for Real Robot Manipulation
Auswirkungen des Internets auf Integration und Pluralität : konzeptionelle Überlegungen und empirische Befunde
Modulhandbuch Bachelor Wirtschaftsinformatik : Studienordnungsversion: 2015
Modulhandbuch Master Optische Systemtechnik/Optronik : Studienordnungsversion: 2017
Towards a deep reinforcement learning integration into model-based systems engineering
Simulation-based resolution of deadlocks in automated guided vehicles using deep reinforcement learning
Deep reinforcement learning for workload balance and due date control in wafer fabs
Advancing the Applicability of Reinforcement Learning to Autonomous Control
Multipath Key Reinforcement in Weitverkehrsnetzen
Reinforcement learning for digital quantum simulation
On the Role of Simulation and Simulation Standards in Industry 4.0
From explainable AI to explainable simulation : using machine learning and XAI to understand system robustness
Reinforcement Learning from Simulation for Real Robot Manipulation
Auswirkungen des Internets auf Integration und Pluralität : konzeptionelle Überlegungen und empirische Befunde
Modulhandbuch Bachelor Wirtschaftsinformatik : Studienordnungsversion: 2015