Hedi Boukamcha, Anas Neumann, Monia Rekik, Adnène Hajji, Gabriel Caron Guillemette et Mohamed Farah
Article de revue (2026)
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| Renseignements supplémentaires: | The code, instances, data, and results presented in this paper are publicly available at: https://github.com/Hedi-Boukamcha/GNRS. A video presentation of the robot studied (in French) is available at: www.youtube.com/watch?v=wMU39mVTmOg. |
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| Département: | Département de mathématiques et de génie industriel |
| Centre de recherche: | CIRRELT - Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d'entreprise, la logistique et le transport |
| Organismes subventionnaires: | Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) |
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/77327/ |
| Titre de la revue: | Robotics and Computer-Integrated Manufacturing (vol. 102) |
| Maison d'édition: | Elsevier BV |
| DOI: | 10.1016/j.rcim.2026.103328 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1016/j.rcim.2026.103328 |
| Date du dépôt: | 09 juin 2026 14:17 |
| Dernière modification: | 09 juin 2026 14:17 |
| Citer en APA 7: | Boukamcha, H., Neumann, A., Rekik, M., Hajji, A., Caron Guillemette, G., & Farah, M. (2026). A deep reinforcement learning and a dynamic graph neural network-based scheduling agent to control a multi-task robot. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 102, 103328 (27 pages). https://doi.org/10.1016/j.rcim.2026.103328 |
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