title: Selbstverstärkendes Lernen als Beitrag zur Automatisierung der Anpassungskonstruktion
title: Self-reinforcing learning as a contribution to the automation of adaptation design
Creators: name: Dworschak, Fabian
Publisher: name: FAU University Press
Year: 2024
Subjects: subject: Selbstverstärkendes Lernen
subject: Maschinelles Lernen
subject: Automatisierung
subject: Produktentwicklung
subject: Ingenieurwissenschaften
subject: Maschinenbau
subject: Produktionstechnik
subject: DDC Classification::6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::62 Ingenieurwissenschaften::620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Bereiche
subject: DDC Classification::5 Naturwissenschaften::51 Mathematik::519 Wahrscheinlichkeiten und angewandte Mathematik
subject: DDC Classification::6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::60 Technik::600 Technik und Technologie

description: Parallel erschienen als Druckausgabe bei FAU University Press, ISBN: 978-3-96147-739-5
description: Die Automatisierung beschreibt die Übergabe von Aufgaben vom Menschen an eine Maschine. Die Aufgaben der Anpassungskonstruktion umfassen das Festlegen der Merkmalsausprägungen zum Erfüllen neuer Anforderungen bei gleichbleibender Wirkstruktur. Sie sind herausfordernd, wenn Merkmale gleichzeitig konkurrierende Eigenschaften beeinflussen. Je nach Kontext können sie durch Optimierungsalgorithmen oder datengetriebene Ansätze automatisiert werden. Datengetriebene Ansätze setzen eine Datenbasis voraus, die alle relevanten Informationen für das Erkennen der Zusammenhänge zwischen Merkmalen und resultierenden Eigenschaften enthält. Optimierungsalgorithmen müssen bei einer Änderung der Randbedingungen erneut zur Konvergenz gebracht werden. Für die Schnittmenge der Anpassungsaufgaben, für die sich die Randbedingungen durch Anforderungsänderungen regelmäßig ändern und gleichzeitig keine ausreichende Datenbasis vorliegt, stellt diese Arbeit das Selbstverstärkende Lernen vor. Es beschreibt das Lernen eines Agenten auf Basis von Erfahrungen mit einer Umgebung. Hier wird diese durch Konstruktionsumgebung der Produktentwickelnden im Rahmen der Anpassungskonstruktion repräsentiert. Der Agent passt die Merkmale an und erhält die Produkteigenschaften als Feedback. Ziel der Arbeit ist nicht das Entwickeln eines neuen Algorithmus für Selbstverstärkendes Lernen, sondern das Erforschen der Voraussetzungen für Selbstverstärkendes Lernen in der Produktentwicklung, das Definieren der Rolle der Produktentwickelnden bei dessen Einsatz sowie das Erforschen der Übertragbarkeit der gesammelten Erfahrungen von einer Anpassungsaufgabe auf nachfolgende.
description: Automation describes the transfer of tasks from humans to machines. In the context of adaptation design, these tasks involve defining the product´s characteristics to meet new requirements while maintaining the same principal solution. They are particularly challenging if characteristics simultaneously influence competing properties. Here, the best possible compromise must be found. Depending on the context of the adaptation task, they can be automated by optimisation algorithms or by data-driven approaches. However, data-driven approaches require that the underlying database contains all relevant information for recognising the relationships between characteristics and resulting properties. For their part, optimisation algorithms must be brought to convergence whenever the boundary conditions change. For the intersection of adaptation tasks, for which the boundary conditions change regularly due to changes in requirements and at the same time no sufficient database is available, this work presents reinforcement learning as an extension of the current automation possibilities. Reinforcement learning is described as the learning of an agent based on experience with an environment. Here, the environment represents the tasks of the product developers in the context of adaptation design. In which, the agent is trained to take over tasks by adapting characteristics and receiving the product properties as feedback in return. This work does not to develop a new algorithm for reinforcement learning, but takes reinforcement learning into product development, defines the role of the product developers in its use and to research the transferability of the experience gained from one adaptation task to a subsequent one.