A deep reinforcement learning and a dynamic graph neural network-based scheduling agent to control a multi-task robot

Hedi Boukamcha, Anas Neumann, Monia Rekik, Adnène Hajji, Gabriel Caron Guillemette, 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.
Département:
Département de mathématiques et de génie industriel
Unité 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)
Adresse 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
OAI:
oai:publications.polymtl.ca:77327
ORCID
Date du dépôt:
09 juin 2026 14:17
Dernière modification:
14 oct. 2026 14:39
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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