{"title":"机器学习算法在多智能体机器人系统中的应用,用于生产和物流操作的编程和控制:最近的文献综述","authors":"R. Velastegui, R. Poler, Manuel Díaz-Madroñero","doi":"10.37610/dyo.v0i80.643","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Este artículo presenta una revisión bibliográfica de los algoritmos de aprendizaje automático utilizados para dar solución a la problemática de los MARS para la PCP productivas y logísticas. Se ha analizado y clasificado la información en base al criterio aplicación en las industrias donde los resultados más relevantes fueron con un 60% experimental, 13% celdas de producción, 7% simulación, 7% teórico y otro 13% que no se especifica. Se ha encontrado, además, varios algoritmos de aprendizaje IA, DL, DRL, QL, que se pueden aplicar en las industrias. El objetivo es construir un documento que sirva de punto de partida para investigadores y profesionales en el ámbito de algoritmos de aprendizaje automático en sectores industriales.","PeriodicalId":166318,"journal":{"name":"Dirección y Organización","volume":"21 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-07-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático a sistemas robóticos multiagente para la programación y control de operaciones productivas y logísticas: una revisión de la literatura reciente\",\"authors\":\"R. Velastegui, R. Poler, Manuel Díaz-Madroñero\",\"doi\":\"10.37610/dyo.v0i80.643\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Este artículo presenta una revisión bibliográfica de los algoritmos de aprendizaje automático utilizados para dar solución a la problemática de los MARS para la PCP productivas y logísticas. Se ha analizado y clasificado la información en base al criterio aplicación en las industrias donde los resultados más relevantes fueron con un 60% experimental, 13% celdas de producción, 7% simulación, 7% teórico y otro 13% que no se especifica. Se ha encontrado, además, varios algoritmos de aprendizaje IA, DL, DRL, QL, que se pueden aplicar en las industrias. El objetivo es construir un documento que sirva de punto de partida para investigadores y profesionales en el ámbito de algoritmos de aprendizaje automático en sectores industriales.\",\"PeriodicalId\":166318,\"journal\":{\"name\":\"Dirección y Organización\",\"volume\":\"21 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-07-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"1\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Dirección y Organización\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.37610/dyo.v0i80.643\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Dirección y Organización","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.37610/dyo.v0i80.643","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático a sistemas robóticos multiagente para la programación y control de operaciones productivas y logísticas: una revisión de la literatura reciente
Este artículo presenta una revisión bibliográfica de los algoritmos de aprendizaje automático utilizados para dar solución a la problemática de los MARS para la PCP productivas y logísticas. Se ha analizado y clasificado la información en base al criterio aplicación en las industrias donde los resultados más relevantes fueron con un 60% experimental, 13% celdas de producción, 7% simulación, 7% teórico y otro 13% que no se especifica. Se ha encontrado, además, varios algoritmos de aprendizaje IA, DL, DRL, QL, que se pueden aplicar en las industrias. El objetivo es construir un documento que sirva de punto de partida para investigadores y profesionales en el ámbito de algoritmos de aprendizaje automático en sectores industriales.