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Parallelisierung von Reinforcement Learning zur optimalen Steuerung von Softwareprojekten

Parallelisierung von Reinforcement Learning zur optimalen Steuerung von Softwareprojekten
Type:Bachelorarbeit
Supervisor:

Dr. Ing. Frank Padberg

Person in Charge:Oliver Nalbach (Universität des Saarlandes)
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In dieser Bachelorarbeit wurde untersucht, inwieweit eine Parallelisierung des Reinforcement Learnings (RL) die Anwendbarkeit auf größere Instanzen oder zumindest schnelleres Lösen von bereits lösbaren Instanzen erlaubt. Durch Parallelisierung von RL-Algorithmen konnten bereits für andere praktische Anwendungen signifikante Verbesserungen erzielt werden.

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