Job-shop排序问题的遗传强化学习算法

摘要：

针对Job-shop排序问题的复杂性,提出一种遗传强化学习算法对其求解.通过引入多个随机变量,把Job-shop排序问题转换成多阶段决策问题,通过仿真手段构建作业排序问题模型环境,求取系统性能指标并保证解的可行性.设计一个多智能体Q-Learning算法和遗传算法相结合的算法用于解决Job-shop排序问题.仿真优化实验结果验证了该算法的有效性.

关键词：遗传强化学习、Job-shop排序、多阶段决策、仿真

所属期刊栏目：35

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目70771003, 70521001

在线出版日期：2009-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：25-28