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Mayer, Sebastian [Verfasser:in] ; Endisch, Christian [Akademische:r Betreuer:in]; Endisch, Christian [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Rose, Oliver [Sonstige Person, Familie und Körperschaft] Universität der Bundeswehr München, Fakultät für Informatik

Algorithmengesteuerte Modulare Produktion: zentrales, dezentrales und lernendes Scheduling

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Medientyp: E-Book
Titel: Algorithmengesteuerte Modulare Produktion: zentrales, dezentrales und lernendes Scheduling
Beteiligte: Mayer, Sebastian [Verfasser:in]; Endisch, Christian [Akademische:r Betreuer:in]; Endisch, Christian [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Rose, Oliver [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]
Körperschaft: Universität der Bundeswehr München, Fakultät für Informatik
Erschienen: Neubiberg: Universitätsbibliothek der Universität der Bundeswehr München, 2022
Umfang: Online-Ressource
Sprache: Deutsch
Identifikator:

Schlagwörter: Mehragentensystem ; Flexible Fertigung ; Modulare Produktion ; Modulbauweise ; Produktionssteuerung ; Variantenfertigung ; Kraftfahrzeugindustrie ; Industrie 4.0 ; Kraftfahrzeugindustrie ; Modulare Produktion ; Material ; Transport ; Autonomes Fahrzeug ; Steuerungssystem ; Lernendes System ; Operations Management ; Genetischer Algorithmus ; Modulare Produktion; Ressourcenallokation; Maschinenbelegungsplanung; Scheduling; Produktionssteuerung; Multiagentensystem; Reinforcement Learning; Genetische Algorithmen
Entstehung:
Hochschulschrift: Dissertation, Neubiberg, Universität der Bundeswehr München, 2022
Anmerkungen:
Zugangsstatus: Freier Zugang