Jens Heger
Prof. Dr.
- Ingenieurwissenschaften
Fachgebiete
- Erschienen
Entscheidungsbäume und bestärkendes Lernen zur dynamischen Auswahl von Reihenfolgeregeln in einem flexiblen Produktionssystem
Heger, J., Zein El Abdine, M., Sekar, S. & Voß, T., 26.08.2021, Simulation in Produktion und Logistik 2021: Erlangen, 15. - 17. September 2021. Franke, J. & Schuderer, P. (Hrsg.). Göttingen: Cuvillier Verlag, S. 337-346 10 S. (ASIM-Mitteilung; Band AM 177).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Enhancing SME Production Efficiency: A Case Study on Autonomous Manufacturing Systems
Prüfer, O. C. & Heger, J., 2025, in: Procedia CIRP. 134, S. 313-318 6 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Konferenzaufsätze in Fachzeitschriften › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Enabling Road Condition Monitoring with an on-board Vehicle Sensor Setup
Kortmann, F., Peitzmeier, H., Meier, N., Heger, J. & Drews, P., 10.2019, 2019 IEEE Sensors, SENSORS 2019 - Conference Proceedings: Conference proceedings. Piscataway: IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 4 S. 8956699. (Proceedings of IEEE Sensors; Band 2019-October).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Einsatz von bestärkendem Lernen in der Reihenfolgeplanung mit dem Ziel der platzeffizienten Produktion
Müller, K. & Heger, J., 2025, Simulation in Produktion und Logistik 2025. Rank, S., Kühn, M. & Schmidt, T. (Hrsg.). Dresden: Dresden University of Technology, 10 S. 40. (ASIM-Mitteilung; Nr. 194)(Tagungsband ASIM-Fachtagung Simulation in Produktion und Logistik; Band 21).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
Dynamische Regelselektion in der Reihenfolgeplanung: Prognose von Steuerungsparametern mit Gaußschen Prozessen
Heger, J., 2014, Wiesbaden: Springer Verlag. 167 S. (Research)Publikation: Bücher und Anthologien › Monografien › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Dynamische Losgrößenoptimierung mit bestärkendem Lernen
Voß, T., Bode, C. & Heger, J., 2021, in: ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb. 116, 11, S. 815-819 5 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Dynamic priority based dispatching of AGVs in flexible job shops
Heger, J. & Voß, T., 13.03.2019, in: Procedia CIRP. 79, S. 445 - 449 5 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Konferenzaufsätze in Fachzeitschriften › Forschung › begutachtet
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Dynamic Lot Size Optimization with Reinforcement Learning
Voss, T., Bode, C. & Heger, J., 01.01.2022, Dynamics in Logistics : Proceedings of the 8th International Conference LDIC 2022, Bremen, Germany. Freitag, M., Kinra, A., Kotzab, H. & Megow, N. (Hrsg.). Cham: Springer Science and Business Media B.V., S. 376-385 10 S. (Lecture Notes in Logistics).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
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Dynamically changing sequencing rules with reinforcement learning in a job shop system with stochastic influences
Heger, J. & Voß, T., 14.12.2020, Proceedings of the 2020 Winter Simulation Conference, WSC 2020. Bae, K.-H., Feng, B., Kim, S., Lazarova-Molnar, S., Zheng, Z., Roeder, T. & Thiesing, R. (Hrsg.). IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., S. 1608 - 1618 11 S. 9383903. (Proceedings - Winter Simulation Conference; Band 2020-December).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Dynamically adjusting the k-values of the ATCS rule in a flexible flow shop scenario with reinforcement learning
Heger, J. & Voss, T., 2023, in: International Journal of Production Research. 61, 1, S. 147-161 15 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet