| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Angewandte Materialien – Computational Materials Science (IAM-CMS) |
| Publikationstyp | Hochschulschrift |
| Publikationsjahr | 2022 |
| Sprache | Deutsch |
| Identifikator | ISBN: 978-3-7315-1158-8 ISSN: 2192-9963 KITopen-ID: 1000141283 |
| Verlag | KIT Scientific Publishing |
| Umfang | X, 192 S. |
| Serie | Schriftenreihe des Instituts für Angewandte Materialien, Karlsruher Institut für Technologie ; 103 |
| Art der Arbeit | Dissertation |
| Fakultät | Fakultät für Maschinenbau (MACH) |
| Institut | Institut für Angewandte Materialien – Computational Materials Science (IAM-CMS) |
| Prüfungsdaten | 22.06.2021 |
| Prüfungsdatum | 22.06.2021 |
| Schlagwörter | Maschinelles Lernen, Entscheidungsoptimierung, Bestärkendes Lernen, Prozesspfadoptimierung, Optimale Regelung, machine learning, reinforcement learning, decision optimization, process optimization, optimal control |
| Relationen in KITopen | |
| Referent/Betreuer | Gumbsch, P. |