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, und sicherstellt, dass die Lösungen gültig und sicher sind.
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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...
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