集成强化学习算法的柔性作业车间调度问题研究

摘要：

将柔性作业车间调度问题转化为马尔可夫决策过程,提出了集成5种深度Q网络(DQN)优化的算法D5 QN.构建马尔可夫过程中,提取一组特征来表述状态,通过调度规则的组合设计出三组动作,通过直接和间接两种方式共同描述奖励.与基于规则、元启发式和其他强化学习算法的比较证明,所提方法可进一步缩短求解时间,并具有可行性和有效性.

关键词：作业调度、智能调度、马尔可夫决策过程、强化学习

所属期刊栏目：34

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;宁夏重点研发项目

在线出版日期：2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：201-207