Eintrag in der Universitätsbibliographie der TU Chemnitz
Volltext zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa2-1054375
Unger, Hendrik
Thürer, Matthias (Prof. Dr.); Häussler, Stefan (Prof. Dr.)
Lösung des Facility Layout Problems mittels Deep Reinforcement Learning
Kurzfassung in deutsch
Diese Arbeit untersucht den Einsatz von Reinforcement Learning zur Lösung desFabriklayoutproblems, das durch komplexe und multikriterielle Zielsetzungen geprägt ist. Im
Rahmen eines Design-Science-Ansatzes wird das Problem als Markov-Entscheidungsprozess
modelliert und in der Simulationsumgebung FactorySim umgesetzt. Eine zentrale Innovation
ist die Zustandsrepräsentation als mehrschichtiger Bildstapel, der eine flexible Abbildung
unterschiedlicher Einflussgrößen und variabler Problemgrößen ermöglicht. Zur Bewertung von
Layouts werden bestehende Ansätze in kontinuierliche mathematische Modelle überführt und
um zusätzliche praxisrelevante Kriterien erweitert. Darauf aufbauend werden verschiedene
Belohnungsfunktionen entwickelt, wobei eine differenzbasierte Variante besonders effektives
Lernverhalten zeigt. Die Ergebnisse belegen, dass Reinforcement Learning in der Lage ist,
Layoutlösungen auf dem Niveau klassischer Verfahren und teilweise menschlicher Planer zu
erzeugen. Gleichzeitig bestehen Herausforderungen hinsichtlich Validität und
Nebenbedingungen. Aufgrund der sehr kurzen Inferenzzeiten bietet der Ansatz jedoch großes
Potenzial für die praktische Unterstützung der digitalen Layoutplanung.
| Universität: | Technische Universität Chemnitz | |
| Institut: | Professur Fabrikplanung und Intralogistik | |
| Fakultät: | Fakultät für Maschinenbau | |
| Dokumentart: | Dissertation | |
| Betreuer: | Thürer, Matthias (Prof. Dr.) | |
| ISBN/ISSN: | 978-3-96100-329-7 (print), 978-3-96100-330-3 (online) | |
| DOI: | doi:10.51382/978-3-96100-330-3 | |
| URL/URN: | https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa2-1054375 | |
| Quelle: | Chemnitz : Universitätsverlag Chemnitz, 2026. - 176 Seiten | |
| SWD-Schlagwörter: | Innerbetriebliche Standortplanung , Bestärkendes Lernen |
|
| Freie Schlagwörter (Deutsch): | Facility Layout Problem , Reinforcement Learning , Factory Planning | |
| DDC-Sachgruppe: | Ingenieurwissenschaften | |
| Sprache: | deutsch | |
| Tag der mündlichen Prüfung | 19.06.2026 | |
| OA-Lizenz | CC BY 4.0 |
