392205 Project: RL for Multi-Agent Energy Optimization (Pj) (SoSe 2026)

Inhalt, Kommentar

In this project, students will use popular reinforcement learning (RL) frameworks to train agents to solve a realistic industrial application with the "eXtended Transport System" (XTS).
The focus of this project lies in the in training of RL agents for the XTS regarding energy optimality, given an energy buffer in the system. The aim is to orchestrate the individual agents in a way to reach better energy consumptions while maintaining scalability of the system.
At the end, there is the option of running the agents on a real XTS in our lab.

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  
by appointment n.V.   13.04.-24.07.2026

Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-M-Inf-P Project Projekt Projekt unbenotete Prüfungsleistung
Studieninformation
39-M-Inf-P_NWI_a Project Projekt Projekt unbenotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.


Keine Konkretisierungen vorhanden
Kein E-Learningangebot vorhanden
Adresse:
SS2026_392205@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_722081211@ekvv.uni-bielefeld.de
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Dienstag, 28. April 2026 
Letzte Änderung Zeiten:
Dienstag, 28. April 2026 
Letzte Änderung Räume:
Dienstag, 28. April 2026 
Art(en) / SWS
project (Pj) / 2
Sprache
Diese Veranstaltung wird komplett in englischer Sprache gehalten
Einrichtung
Faculty of Technology
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Planungshilfen
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ID
722081211