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Block 1 – Session 1: LLM and RL
Zeit:
Donnerstag, 25.09.2025:
10:10 - 12:10
Chair der Sitzung: Oliver Rose , Universität der Bundeswehr München
Ort: DKK/Festsaal
Präsentationen
10:10 - 10:40 Potenziale von Large Language Models zur Unterstützung der Modellierung von Simulationseingabedaten
Niclas Feldkamp, Sören Bergmann, Aviral Anthwal
TU Ilmenau, Deutschland
10:40 - 11:10 A Comparative Simulation Study of Deep Reinforcement Learning and Dispatching Rules for a Complex Job Shop
Zhugen Zhou, Oliver Rose
der Universität der Bundeswehr München, Deutschland
11:10 - 11:40 Sensitivity analysis of EncodedRL: Assessing the impact of state compression levels on dynamic scheduling performance
David Heik, Fouad Bahrpeyma, Dirk Reichelt
Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden, Deutschland
11:40 - 12:10 A Simulation Framework to Study Partial Observability in Production Planning and Control with Reinforcement Learning
Mikhail Polikarpov1,2 , Marius Syberg1,2 , Nikolai West1,2 , Jochen Deuse1,2,3
1 Institute of Production Systems (IPS), TU Dortmund, Germany; 2 RIF Institute for Research and Transfer e.V., Dortmund, Germany; 3 Centre for Advanced Manufacturing, University of Technology, Sydney, Australia
