通过自动学习调度规则，本文提出了一种原创的端到端深度强化学习方法来解决作业调度的 NP - 难度问题，该技术受到自然语言编码器 - 解码器模型的启发，可在最小干预下用于处理其他不同的优化作业调度任务。研究结果表明，我们在利用优先调度规则方面超过了许多传统方法，并且在最先进的深度强化学习方法中取得了有竞争力的结果。

Aug, 2023

应用高通量贝叶斯优化和离散决策理论，提出了一种协同贝叶斯优化方法，以将人类专家的知识融入数据驱动的决策过程中，实现更快的收敛和改善工程系统中贝叶斯优化的可追踪性。

Apr, 2024

本研究提出了一种名为 HybridNet 的深度学习框架，该框架利用异构图编码器与循环调度传播器，采用强化学习算法在考虑时间约束的情况下进行混合人机团队调度。实验结果表明，相对于其他解决方案，HybridNet 在确定性和随机性人类表现方面的问题规模上表现出色，并且与纯 GNN 为基础的调度程序相比具有更快的运行时间。

Jan, 2023

本文提出和开发了一个针对带赌徒反馈的人机协作问题的解决方案，旨在利用人机互补性最大化决策收益，在多个人类决策者的环境中展开并表现出效用，并呈现出当机器和人类各自单独做出决策时，我们的方法胜过两者的能力，以及如何在多个人类决策者的情况下实现个性化路由以进一步提高人机团队的表现。

May, 2021

利用机器学习获取领域无关的启发式函数以提高自动规划在不同领域系统中的实际应用。

Jul, 2017

本研究通过利用人类 - 任务相似性的弱先验信息来启动模型训练，改善任务分配的准确性，尤其是在人类决策者存在错误和偏见的情况下，在合成数据和社交媒体毒性检测任务上得到了实证验证。

May, 2023

通过高通量（批处理）贝叶斯优化和人类决策理论，本文提出一种方法，使领域专家能够影响最优实验的选择。该方法旨在解决人类在离散选择上比连续选择更擅长的假设，并在每次迭代中通过求解增广多目标优化问题返回备选解集合，从中专家选择一个进行评估。研究表明，即使在无经验的情况下，该算法仍能恢复标准贝叶斯优化的遗憾。

Dec, 2023

本研究利用深度强化学习在 Job-Shop Scheduling 中设计了高效的 DRL 环境，使用紧密联系于 COP 方法的稀疏最小化的准则的新型简单而密集的奖励函数，相对于现有的 DRL 方法在经典基准实例上表现出更好的性能，接近先进的 COP 方法。

Apr, 2021

通过联合训练分类器和分配系统的方式来补充多个人类专家的能力，实现了对于人类专家难以预测的情况进行准确预测，并将任务分配给最合适的小组成员，该方法在多个实验中均表现出优越的性能。

Jun, 2022

本研究使用强化学习方法，提出了适用于自动生产中的调度问题的解决方案：使用 OpenAI gym 环境和启发式引导 Q-Learning 算法，成功地解决了多智能体柔性车间问题，并在该领域取得了最优解。

Oct, 2022