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Original title:
Modeling Planning, Control, and Scheduling of Cyber-Physical Systems for Reinforcement Learning
Translated title:
Modellierung der Planung, Regelung und Scheduling von Cyber-Physischen Systemen für Verstärkendes Lernen
Author:
Theile, Mirco Maurice
Year:
2024
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Engineering and Design
Institution:
Lehrstuhl für Cyber-Physical Systems in Production Engineering (Prof. Caccamo)
Advisor:
Caccamo, Marco (Prof. Dr.)
Referee:
Caccamo, Marco (Prof. Dr.); Chakraborty, Samarjit (Prof. Dr.); Pajic, Miroslav (Prof., Ph.D.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TUM classification:
DAT 260
Abstract:
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.
Translated abstract:
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
Date of submission:
16.04.2024
Oral examination:
19.07.2024
File size:
36581751 bytes
Pages:
195
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240719-1739946-1-2
Last change:
06.08.2024
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