Upravljanje lancem opskrbe višeagentskim sustavom zasnovanim na podržanom učenju

diplomski rad

• Naslov (engleski): Controlling the supply chain network with a multiagent reinforcement learning-based system
• Autor: Filip Komljenović
• Mentor: Mario Brčić (mentor)
• Član povjerenstva: Mario Brčić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Boris Vrdoljak (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Igor Mekterović (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2021-07-05, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Cilj ovog rada je napraviti simulaciju lanca opskrbe pivomi računalne agente koji minimiziraju vlastite troškove unutar tog lanca. Opisana je problematika lanca opskrbe, duboko podržanoučenjei korištenialgoritam.Objašnjena je i implementacija programskog rješenja za zadani problem. Nakon provedenog učenja agenata, opisani su dobiveni rezultatii njihova prednost nad drugim postojećim rješenjima.

Sažetak (engleski)

The goal of this paper is to make a simulation of a beer supply chain and a computer agentsthat minimize its own cost within that chain. Supply chain issues, deepreinforcementlearning and theusedalgorithmare described. The implementation of the software solution for the given problem is also explained. After the proven learning of the agents, the obtained results and their advantage over other existing solutions are described.

• Ključne riječi: lanac opskrbe; duboko podržano učenje; multiagentski sustav; PPO
• Ključne riječi (engleski): supply chain; deep reinforcement learning; multiagent system; PPO
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:690233
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-13 15:19:23