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    Deep reinforcement learning in production systems: a systematic literature review.
    Panzer, Marcel ; Bender, Benedict
    In: International Journal of Production Research, Jg. 60 (2022-07-01), Heft 13, S. 4316-4341
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    Makespan estimation in a flexible job-shop scheduling environment using machine learning.
    Tremblet, David ; Thevenin, Simon ; et al.
    In: International Journal of Production Research, Jg. 62 (2024-05-15), Heft 10, S. 3654-3670
    academicJournal
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    Employing box-and-whisker plots for learning more knowledge in TFT-LCD pilot runs.
    Li, Der-Chiang ; Chen, Chien-Chih ; et al.
    In: International Journal of Production Research, Jg. 50 (2012-03-15), Heft 6, S. 1539-1553
    Online academicJournal
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    A machine learning approach to optimise the usage of recycled material in a remanufacturing environment.
    Shah, Purvin ; Gosavi, Abhijit ; et al.
    In: International Journal of Production Research, Jg. 48 (2010-02-15), Heft 4, S. 933-955
    Online academicJournal
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    Grouping operations in cellular manufacturing considering alternative routings and the impact of run length on product quality.
    Cao, D. ; Defersha, F. M. ; et al.
    In: International Journal of Production Research, Jg. 47 (2009-02-15), Heft 4, S. 989-1013
    Online academicJournal
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    Order release planning with predictive lead times: a machine learning approach.
    Schneckenreither, Manuel ; Haeussler, Stefan ; et al.
    In: International Journal of Production Research, Jg. 59 (2021-06-01), Heft 11, S. 3285-3303
    Online academicJournal
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    Quantitative approaches for the integration of production and distribution planning in the supply chain: a systematic literature review.
    Kumar, Ramesh ; Ganapathy, L. ; et al.
    In: International Journal of Production Research, Jg. 58 (2020-06-01), Heft 11, S. 3527-3553
    Online academicJournal
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    Towards robustness of response times: minimising the maximum inter-completion time on parallel machines.
    Zheng, Feifeng ; Pinedo, Michael L. ; et al.
    In: International Journal of Production Research, Jg. 57 (2019), Heft 1, S. 182-199
    Online academicJournal
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    Distributed policy search reinforcement learning for job-shop scheduling tasks.
    Gabel, Thomas ; Riedmiller, Martin
    In: International Journal of Production Research, Jg. 50 (2012), Heft 1, S. 41-61
    Online academicJournal
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    Using ensemble and metaheuristics learning principles with artificial neural networks to improve due date prediction performance.
    Patil, Rahul J.
    In: International Journal of Production Research, Jg. 46 (2008-11-01), Heft 21, S. 6009-6027
    Online academicJournal
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