Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático a sistemas robóticos multiagente para la programación y control de operaciones productivas y logísticas: una revisión de la literatura reciente

R. Velastegui, R. Poler, Manuel Díaz-Madroñero
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Abstract

Este artículo presenta una revisión bibliográfica de los algoritmos de aprendizaje automático utilizados para dar solución a la problemática de los MARS para la PCP productivas y logísticas. Se ha analizado y clasificado la información en base al criterio aplicación en las industrias donde los resultados más relevantes fueron con un 60% experimental, 13% celdas de producción, 7% simulación, 7% teórico y otro 13% que no se especifica. Se ha encontrado, además, varios algoritmos de aprendizaje IA, DL, DRL, QL, que se pueden aplicar en las industrias. El objetivo es construir un documento que sirva de punto de partida para investigadores y profesionales en el ámbito de algoritmos de aprendizaje automático en sectores industriales.
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机器学习算法在多智能体机器人系统中的应用,用于生产和物流操作的编程和控制:最近的文献综述
本文对用于解决生产和物流PCP MARS问题的机器学习算法进行了文献综述。根据行业应用标准对信息进行了分析和分类,其中最相关的结果为60%的实验,13%的生产单元,7%的模拟,7%的理论和其他13%的未指定。此外,还发现了IA、DL、DRL、QL等多种学习算法,可应用于各行业。其目标是建立一个文件,作为工业部门机器学习算法领域的研究人员和专业人员的起点。
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