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Sebastian Lang

    Methoden des bestärkenden Lernens für die Produktionsablaufplanung
    Gottes Werk im Handeln des Menschen
    • Gottes Werk im Handeln des Menschen

      Deutungen des Lebens Jesu im Frankreich der ersten Hälfte des 17. Jahrhunderts

      • 325 pages
      • 12 hours of reading

      Die Studie untersucht die theologische Relevanz des Lebens Jesu zwischen Geburt und Auferstehung, insbesondere im Kontext der École française de spiritualité im 17. Jahrhundert. Während das konkrete Leben Jesu in der akademischen Theologie oft vernachlässigt wird, steht es in der Spiritualität im Mittelpunkt. Durch die Analyse verschiedener Texte wird die tiefere theologische Bedeutung des Menschseins Jesu herausgearbeitet. Die Erkenntnisse bieten nicht nur einen wertvollen Beitrag zur Theologiegeschichte, sondern auch Perspektiven für eine zeitgenössische Interpretation des Lebens Jesu.

      Gottes Werk im Handeln des Menschen
    • In diesem Open-Access-Buch wird eine Methode zur Adaption, Integration und Anwendung von bestärkenden Lernverfahren (Reinforcement Learning) für die Produktionsablaufplanung beschrieben. Die Methode wird anhand von typischen Problemstellungen der Produktionsablaufplanung hergeleitet und evaluiert. Die Produktionsablaufplanung ist eine Kernaufgabe der Produktion und Logistik, bei welcher Aufträge auf Ressourcen so verteilt und in Reihenfolge gebracht werden müssen, dass geforderte Nebenbedingungen der Planung erfüllt werden. Entsprechende Optimierungsprobleme sind meist NP-schwer, wodurch eine optimale Lösung gewöhnlich nicht unter wirtschaftlichen Bedingungen erzielbar ist. In der Industrie werden stattdessen Prioritätsregeln, Heuristiken oder Metaheuristiken verwendet, die entweder zeiteffizient zu Lasten der Lösungsgüte rechnen oder qualitativ hochwertige Lösungen unter hohem Rechenaufwand erzeugen. Das bestärkende Lernen ist eine Unterart des maschinellen Lernens und eine weitereKlasse potenzieller Lösungsstrategien. Probleme der Produktionsablaufplanung sind insoweit vergleichbar, als dass sie sich ebenfalls als stufenartige Entscheidungsketten modellieren lassen. Trotz ihrer Vorteile existiert bisher kaum allgemeines Wissen hinsichtlich der Anwendung des bestärkenden Lernens für die Produktionsablaufplanung.

      Methoden des bestärkenden Lernens für die Produktionsablaufplanung