Publikation: Scalable ML Methods to Optimize KPIs in...
Stammdaten
| Titel: | Scalable ML Methods to Optimize KPIs in Real-World Manufacturing Processes |
| Untertitel: | |
| Kurzfassung: | The goal of this work is to develop novel methods to solve the semiconductor fab scheduling problem. The problem can be modeled as a flexible job-shop with large instances and specific constraints related to special machine and job characteristics. To investigate the problem, we develop a tool to simulate small to large-scale instances of the problem. Using the simulator, we aim to develop new dispatching strategies using genetic programming and reinforcement learning. |
| Schlagworte: | Machine Learning; Planning, Routing, and Scheduling |
| Publikationstyp: | Beitrag in Proceedings (Autorenschaft) |
| Erscheinungsdatum: | 23.07.2022 (Online) |
| Erschienen in: |
Proceedings of the Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-22)
Proceedings of the Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-22)
(
International Joint Conferences on Artificial Intelligence;
L. de Raedt
)
zur Publikation |
| Titel der Serie: | - |
| Bandnummer: | - |
| Erstveröffentlichung: | Ja |
| Version: | - |
| Seite: | S. 5857 - 5858 |
Versionen
| Keine Version vorhanden |
| Erscheinungsdatum: | 23.07.2022 |
| ISBN (e-book): | - |
| eISSN: | - |
| DOI: | http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2022/831 |
| Homepage: | - |
| Open Access |
|
Zuordnung
| Organisation | Adresse | ||||
|---|---|---|---|---|---|
|
Fakultät für Technische Wissenschaften
Institut für Artificial Intelligence und Cybersecurity
|
AT - A-9020 Klagenfurt |
Kategorisierung
| Sachgebiete | |
| Forschungscluster | Kein Forschungscluster ausgewählt |
| Peer Reviewed |
|
| Publikationsfokus |
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
|
| Arbeitsgruppen |
|
Kooperationen
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