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文献
J-GLOBAL ID：202002249085152379
整理番号：20A2006872
化学生産スケジューリングのための深層強化学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】
A deep reinforcement learning approach for chemical production scheduling
Hubbs Christian D.
(Department of Chemical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15123, United States)
,
Li Can
(Department of Chemical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15123, United States)
,
Sahinidis Nikolaos V.
(Department of Chemical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15123, United States)
,
Grossmann Ignacio E.
(Department of Chemical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15123, United States)
,
Wassick John M.
(Dow Chemical, Digital Fulfillment Center, Midland, MI 48667, United States)
資料名：
Computers & Chemical Engineering
(Computers & Chemical Engineering)
巻： 141 ページ： Null 発行年： 2020年
JST資料番号： H0199C ISSN： 0098-1354 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： オランダ (NLD) 言語： 英語 (EN)
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