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{"sheet":"report2","index":0,"n_rows":51,"n_cols":5,"rows_kept":51,"merged":[[0,2,0,3],[0,4,0,5],[1,2,1,3],[1,4,1,5],[2,2,2,3],[2,4,2,5],[3,2,3,3],[4,2,4,3],[5,2,5,3],[6,2,6,3],[7,2,7,3],[8,2,8,3],[9,2,9,3],[21,2,21,3],[22,2,22,3],[24,2,24,3],[27,2,27,3],[27,4,27,5],[28,2,28,3],[28,4,28,5],[29,2,29,3],[29,4,29,5],[30,2,30,3],[31,2,31,3],[32,2,32,3],[33,2,33,3],[34,2,34,3],[35,2,35,3],[42,2,42,3],[43,2,43,3],[45,2,45,3]],"flags":["formulas_cached_only"]}
[null,"1.","Record Nr.",null,"UNINA9910369917703321"]
[null,null,"Autore",null,"Austin Annie"]
[null,null,"Titolo",null,"A Universal Declaration of Human Well-being [[electronic resource] /] / by Annie Austin"]
[null,null,"Pubbl/distr/stampa",null,"Cham : , : Springer International Publishing : , : Imprint : Palgrave Pivot, , 2020"]
[null,null,"ISBN",null,"3-030-27107-2"]
[null,null,"Edizione",null,"[1st ed. 2020.]"]
[null,null,"Descrizione fisica",null,"1 online resource (118 pages)"]
[null,null,"Collana",null,"Wellbeing in Politics and Policy"]
[null,null,"Disciplina",null,"306"]
[null,null,"Soggetti",null,"Public policy"]
[{"$nulls":4},"Political theory"]
[{"$nulls":4},"International organization"]
[{"$nulls":4},"Comparative politics"]
[{"$nulls":4},"Sociology"]
[{"$nulls":4},"Quality of life"]
[{"$nulls":4},"Public Policy"]
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[{"$nulls":4},"International Organization"]
[{"$nulls":4},"Comparative Politics"]
[{"$nulls":4},"Sociological Theory"]
[{"$nulls":4},"Quality of Life Research"]
[null,null,"Lingua di pubblicazione",null,"Inglese"]
[null,null,"Formato",null,"Materiale a stampa"]
[{"$nulls":3},"Livello bibliografico","Monografia"]
[null,null,"Nota di contenuto",null,"Chapter 1. Well-being in Politics and Policy -- Chapter 2. Theories of Well-being: The Foundations -- Chapter 3. The Constituents of Well-being: Overlapping values -- Chapter 4. Well-being in Europe -- Chapter 5. Well-being in North America -- Chapter 6. Well-being in Latin America -- Chapter 7. Well-being in Asia -- Chapter 8. Well-being in Africa -- Chapter 9. Well-being: A reflective equilibrium."]
[{"$nulls":3},"Sommario/riassunto","\"This book makes a vital contribution to the current literature on human well-being. Through a condensed but incisive analysis of a wide range of sources, from ancient philosophy to the political constitutions of modern nation states, Annie Austin builds a strong case for a universal core of human well-being. Her identification of the vital importance of an \"infrastructure of sociality\" should be noted by academicians, politicians and policy-makers who are seeking to use "]
[{"$nulls":4},"well-being as a means of rethinking how we are to meet the challenges of the 21st century.\" —Allister McGregor, University of Sheffield, UK This book examines the differing policy implications of the different conceptions of wellbeing across the world. There is an ongoing debate, in both philosophical and policy circles, about the legitimacy of universal frameworks of wellbeing. Who should decide what it means to live a good life? Is it possible to arrive at a shared definition, or is there simply too much individual and cultural diversity in conceptions of the good life? By devising an ‘overlapping consensus’ on wellbeing, the book represents a starting point for political negotiation and public deliberation about the kinds of societies we (as collectivities) wish to create, and the kinds of lives we (as individuals embedded in those societies) want to live. The book provides philosophically-informed public policy insight, making it a valuable contribution to interdisciplinary wellbeing scholarship. Annie Austin is Research Fellow at the Centre for Social Ethics and Policy at the University of Manchester, UK."]
[null,"2.","Record Nr.",null,"UNINA9910731410903321"]
[null,null,"Autore",null,"Lang Sebastian"]
[null,null,"Titolo",null,"Methoden des bestärkenden Lernens für die Produktionsablaufplanung [[electronic resource] /] / von Sebastian Lang"]
[null,null,"Pubbl/distr/stampa",null,"Wiesbaden : , : Springer Fachmedien Wiesbaden : , : Imprint : Springer Vieweg, , 2023"]
[null,null,"ISBN",null,"3-658-41751-X"]
[null,null,"Edizione",null,"[1st ed. 2023.]"]
[null,null,"Descrizione fisica",null,"1 online resource (XXXIII, 286 S. 62 Abb., 42 Abb. in Farbe.)"]
[null,null,"Disciplina",null,"006.31"]
[null,null,"Soggetti",null,"Machine learning"]
[{"$nulls":4},"Manufactures"]
[{"$nulls":4},"Industrial engineering"]
[{"$nulls":4},"Production engineering"]
[{"$nulls":4},"Machine Learning"]
[{"$nulls":4},"Machines, Tools, Processes"]
[{"$nulls":4},"Industrial and Production Engineering"]
[null,null,"Lingua di pubblicazione",null,"Tedesco"]
[null,null,"Formato",null,"Materiale a stampa"]
[{"$nulls":3},"Livello bibliografico","Monografia"]
[null,null,"Nota di contenuto",null,"Intro -- Danksagung -- Kurzfassung -- Inhaltsverzeichnis -- Abbildungsverzeichnis -- Tabellenverzeichnis -- Abkürzungsverzeichnis -- Mathematische Notation -- Für Probleme der Produktionsablaufplanung -- Für gradientenabhängiges bestärkendes Lernen -- Für gradientenfreies bestärkendes Lernen -- Statistische Kenngrößen -- 1 Einleitung -- 1.1 Motivation und Problemstellung -- 1.2 Zielstellung der Arbeit und Forschungsfragen -- 1.3 Forschungsmethodik und Aufbau der Arbeit -- 2 Grundlagen der Produktionsablaufplanung -- 2.1 Begriffsbestimmung und thematische Abgrenzung -- 2.2 Prozess der Produktionsablaufplanung -- 2.3 Mathematische Optimierung der Produktionsablaufplanung -- 2.3.1 Mathematische Formalisierung -- 2.3.2 Modellbildung -- 2.3.3 Konventionelle Lösungsverfahren -- 3 Grundlagen des Bestärkenden Lernens -- 3.1 Einordnung in die künstliche Intelligenz und in das maschinelle Lernen -- 3.1.1 Überwachtes Lernen als angrenzendes Paradigma -- 3.1.2 Unüberwachten Lernens als angrenzendes Paradigma -- 3.2 Grundprinzip und Taxonomie des bestärkenden Lernens -- 3.3 Gradientenabhängiges bestärkendes Lernen -- 3.3.1 Markov-Entscheidungsproblem -- 3.3.2 Nutzenfunktion -- 3.3.3 "]
[{"$nulls":4},"Aktionsnutzen-bewertende Verfahren -- 3.3.4 Entscheidungspolitik-approximierende Verfahren -- 3.3.5 Actor-Critic-Verfahren -- 3.4 Gradientenfreies bestärkendes Lernen -- 3.4.1 Modellsuchende und parameteroptimierende Verfahren -- 3.4.2 Hybride Verfahren - NeuroEvolution of Augmenting Topologies -- 4 Stand der Wissenschaft und Technik: Bestärkendes Lernen in der Produktionsablaufplanung -- 4.1 Gradientenabhängige Verfahren für die Produktionsablaufplanung -- 4.1.1 Agentenbasierte Auswahl von Prioritätsregeln -- 4.1.2 Agentenbasierte Ressourcenbelegungsplanung -- 4.1.3 Agentenbasierte Reihenfolgeplanung -- 4.1.4 Agentenbasierte Losbildung."]
[{"$nulls":4},"4.1.5 Agentenbasiertes Reparieren von ungültigen Ablaufplänen -- 4.2 Gradientenfreie Verfahren für die Ablaufplanung im Allgemeinen -- 4.2.1 Einsatz der Kreuzentropie-Methode in der Ablaufplanung -- 4.2.2 Einsatz von Bayes'scher Optimierung in der Ablaufplanung -- 4.2.3 Einsatz von Neuro-Evolution in der Ablaufplanung -- 4.3 Zusammenfassung und Diskussion der Forschungslücke -- 5 Eine Methode zum Einsatz von bestärkenden Lernverfahren für die Produktionsablaufplanung -- 5.1 Ausgangssituation, Problemstellung und Anforderungsdefinition -- 5.2 Von der Produktionsablaufplanung zur agentenbasierten Produktionsablaufsteuerung - Prozessmodell und Funktionsprinzip -- 5.2.1 Agentenbasierte Ressourcenbelegungsplanung -- 5.2.2 Agentenbasierte Reihenfolgeplanung und Losbildung -- 5.3 Projektierung und Entwicklung von agentenbasierten Produktionsablaufsteuerungen -- 5.3.1 Entwurf von Agentenumgebungen -- 5.3.2 Definition von maschinellen Lernaufgaben und Gestaltung von Agenten -- 5.3.3 Integration und Inbetriebnahme von Agenten und Agentenumgebungen -- 5.3.4 Auswahl und Implementierung von bestärkenden Lernverfahren -- 5.3.5 Gestaltung von Belohnungsfunktionen -- 5.3.6 Training von Agenten -- 5.4 Zusammenfassung der Methode -- 6 Evaluation der entwickelten Methode -- 6.1 Flexible-Job-Shop-Problem mit flexibler Operationsplanung -- 6.1.1 Problembeschreibung -- 6.1.2 Anwendung des DQN-Algorithmus zur Lösung des Problems -- 6.1.3 Diskussion der Ergebnisse -- 6.1.4 Erweiterung des Problems um einen dynamischen Auftragshorizont -- 6.2 Dynamisches Parallel-Maschinen-Problem mit familienabhängigen Rüstzeiten und ressourcenabhängigen Bearbeitungsgeschwindigkeiten -- 6.2.1 Problembeschreibung -- 6.2.2 Anwendung des PPO-Algorithmus zur Lösung des Problems -- 6.2.3 Diskussion der Ergebnisse -- 6.3 Zweistufiges Hybrid-Flow-Shop-Problem mit familienabhängigen Rüstzeiten."]
[{"$nulls":4},"6.3.1 Problembeschreibung -- 6.3.2 Anwendung des A2C-Algorithmus zur Lösung des Problems -- 6.3.3 Anwendung des NEAT-Algorithmus zur Lösung des Problems -- 6.3.4 Vergleich mit anderen Lösungsverfahren -- 7 Schlussbetrachtung -- 7.1 Zusammenfassung und Diskussion -- 7.2 Ausblick -- Literaturverzeichnis."]
[{"$nulls":3},"Sommario/riassunto","In diesem Open-Access-Buch wird eine Methode zur Adaption, Integration und Anwendung von bestärkenden Lernverfahren (Reinforcement Learning) für die Produktionsablaufplanung beschrieben. Die Methode wird anhand von typischen Problemstellungen der Produktionsablaufplanung hergeleitet und evaluiert. Die Produktionsablaufplanung ist eine Kernaufgabe der Produktion und Logistik, bei welcher Aufträge auf Ressourcen so verteilt und in Reihenfolge gebracht werden müssen, dass geforderte Nebenbedingungen der Planung erfüllt werden. Entsprechende Optimierungsprobleme sind meist NP-schwer, wodurch eine optimale Lösung gewöhnlich nicht unter wirtschaftlichen Bedingungen erzielbar "]
[{"$nulls":4},"ist. In der Industrie werden stattdessen Prioritätsregeln, Heuristiken oder Metaheuristiken verwendet, die entweder zeiteffizient zu Lasten der Lösungsgüte rechnen oder qualitativ hochwertige Lösungen unter hohem Rechenaufwand erzeugen. Das bestärkende Lernen ist eine Unterart des maschinellen Lernens und eine weitere Klasse potenzieller Lösungsstrategien. Probleme der Produktionsablaufplanung sind insoweit vergleichbar, als dass sie sich ebenfalls als stufenartige Entscheidungsketten modellieren lassen. Trotz ihrer Vorteile existiert bisher kaum allgemeines Wissen hinsichtlich der Anwendung des bestärkenden Lernens für die Produktionsablaufplanung. Der Autor Sebastian Lang ist als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF in Magdeburg tätig. ."]