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Originaltitel:
Modeling Planning, Control, and Scheduling of Cyber-Physical Systems for Reinforcement Learning
Übersetzter Titel:
Modellierung der Planung, Regelung und Scheduling von Cyber-Physischen Systemen für Verstärkendes Lernen
Autor:
Theile, Mirco Maurice
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Institution:
Lehrstuhl für Cyber-Physical Systems in Production Engineering (Prof. Caccamo)
Betreuer:
Caccamo, Marco (Prof. Dr.)
Gutachter:
Caccamo, Marco (Prof. Dr.); Chakraborty, Samarjit (Prof. Dr.); Pajic, Miroslav (Prof., Ph.D.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TU-Systematik:
DAT 260
Kurzfassung:
Modern cyber-physical systems (CPS) are becoming increasingly complex, motivating data-driven techniques such as reinforcement learning (RL). Despite significant advances, the real-world applicability of RL is still very limited for many reasons. This thesis investigates how to apply RL to three branches of CPS: Planning, Control, and Scheduling. The thesis aims to answer how to enable generalization, include existing knowledge, and ensure that the solutions are valid and safe.
Übersetzte Kurzfassung:
Moderne cyber-physische Systeme (CPS) werden immer komplexer, was datengesteuerte Techniken wie das Verstärkungslernen (RL) motiviert. Trotz bedeutender Fortschritte ist die Anwendbarkeit von RL in der realen Welt aus vielen Gründen noch sehr begrenzt. In dieser Arbeit wird untersucht, wie RL auf drei Bereiche von CPS angewendet werden kann: Planung, Regelung und Scheduling. Die Arbeit zielt darauf ab, die Frage zu beantworten, wie man Generalisierung ermöglicht, vorhandenes Wissen einbezieht, u...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1739946
Eingereicht am:
16.04.2024
Mündliche Prüfung:
19.07.2024
Dateigröße:
36581751 bytes
Seiten:
195
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240719-1739946-1-2
Letzte Änderung:
06.08.2024
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