学术文章

在这篇论文中，研究人员研究了一个虚构的咖啡店的运营，重点关注咖啡师的行为。他们还通过使用强化学习和模拟作为政策训练环境，展示了行动序列如何影响咖啡店的整体表现。这个模型作为一个指导性的例子，展示了使用Pathmind库在AnyLogic模型中应用RL的简单性。

预见性维护技术为提高半导体制造业的生产率提供了一种可能性。18新利luck娱乐官网目前对预测性维修的研究主要集中在其技术实现上。通过应用离散事件模拟，研究团队提供了维护策略如何帮助优化机器操作的结果，以及该技术如何有助于晶圆制造生产力的整体提高。

在这项工作中，研究人员承担了一个根本原因，使供应商管理库存绩效测量方法分配责任的不良绩效。此外，本文还提出了一种基于强化学习的求解方法，用于在VMI环境下确定最优补货策略。使用仿真模型作为培训环境，根据Infineon Technologies AG的真实数据生成不同的需求场景，并根据关键性能指标进行比较。

本文提出了一种基于仿真的分散规划调度方法，以提高作业车间生产系统的性能，该系统符合半异质的工业4.0体系结构。在这种程度上，为了应对这种场景的日益复杂，引入了能够代表大量作业车间系统的参数化仿真模型。

特别是在复杂的制造系统和不确定的条件下，对机18新利luck娱乐官网器队列中的操作进行排序是一个困难的问题。为了解决这个问题，智能、适应性和自主系统已经被开发出来，使用机器学习和仿真来在大型制造系统的不确定性下排序操作。18新利luck娱乐官网

这项工作旨在优化公共交通网络及其维护。特别是，在地铁停运时，将重点放在确定换乘路线和调整前进方向等方面。提出了一种基于仿真的双层优化方法来解决这一问题。

医院空间布局、患者行为、患者流动和医疗程序等因素相互影响和关联，最终影响医疗设施的效率和性能。而医院的布局规划也不能忽视这种相互依存的关系。

本研究将离散事件模拟(DES)与基于主体的模拟(ABS)相结合，通过对患者行为、患者流量的建模，以及评估指标的建立，帮助管理者检视、规划及比较不同的空间设计方案。

本文的重点是在一个高容量和高混合的半导体晶圆厂中优化一个真实世界的预组装设施的生产。在仿真软件中，研究人员建立了一个深入的、确定性的离散事件模型。有了它，他们在两个阶段测试发布策略，使用真实的生产数据和需求。

在爱尔兰，奶酪是最出口的产品之一。由于英国脱欧，受影响最大的将是可能重新引入海关或边境管制而导致的港口延误。为了预测未来的变化并分析其对爱尔兰奶酪供应链的影响，建立了一个仿真模型。为了开发该模型，研究团队使用了基于agent和离散事件建模方法的组合，以及AnyLogic仿真软件中包含的地理信息系统(GIS)。

本文提出了一种优化与仿真相结合的综合生产调度方法，以应对参数的不确定性。

这种方法可以查明需求波动和报废率，并将其包括在内。此外，研究人员为不相关机器、机器资格和跳过阶段的两阶段混合流车间采用了7种优化算法，以最小化最大完工时间为目标。该方法的组合在汽车工业实际生产中得到了验证。