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Publikation im Journal "OR Spectrum"

31. August 2021

Unsere Studie "Stochastic mixed model sequencing with multiple stations using reinforcement learning and probability quantiles" wurde bei der Fachzeit OR Spectrum zur Publikation angenommen. Die Studie präsentiert einen Reinforcement Learning Ansatz für das Mixed Model Sequencing Problem mit stochastischen Verarbeitungszeiten. Der Zustand wird basierend auf verschiedenen Wahrscheinlichkeitsquantilen modelliert, sodass der Agent lernt, wie sich verschiedene Werte der Verteilung auf die Güte der Lösung auswirken.

Autoren: Janis Brammer, Bernhard Lutz, Dirk Neumann

 

Abstract:

In this study, we propose a reinforcement learning (RL) approach for minimizing the number of work overload situations in the mixed model sequencing (MMS) problem with stochastic processing times. The learning environment simulates stochastic processing times and penalizes work overloads with negative rewards. To account for the stochastic component of the problem, we implement a state representation that species whether work overloads will occur if the processing times are equal to their respective 25%, 50%, and 75% probability quantiles. Thereby, the RL agent is guided towards minimizing the number of overload situations while being provided with statistical information about how fluctuations in processing times affect the solution quality. To the best of our knowledge, this study is the first to consider the stochastic problem variation with a minimization of overload situations.