本文介绍了两种卫星调度问题模型，并提出了基于强化学习的进化算法框架，以应对复杂组合优化问题中的 NP 难题，为卫星任务规划提供了解决方案。

Jan, 2023

该研究论文介绍了一种基于强化学习方法的遗传算法配置与优化的应用，特别针对流水车间调度问题。该混合算法结合了神经网络，并使用离策略方法 Q-learning 或在策略方法 Sarsa (0) 控制遗传算法的两个关键操作：父选择机制和变异。研究结果显示了 RL+GA 方法在改善原始遗传算法性能方面的有效性，同时表明它可以根据学习策略动态调整选择和变异，以实现人口多样性和解决方案改进的能力。在整个进化过程中，保持人口多样性的同时提供了更好的调度解决方案。

Nov, 2023

本文介绍了一种利用深度强化学习应用的模因算法，用于解决实践中的双重资源约束柔性作业车间调度问题，并提出一种用于多标准优化的并行计算混合框架。通过实践证实，该框架使用 DRL 可以产生更好的结果，并优于传统方法。

Dec, 2022

本文提出了一种 Digital Twin 辅助的 RL 任务调度方法，在探索效率上通过 DT 显著提高 RL 的收敛速度，使用 DT 模拟智能体做出的不同决策，从而实现探索多种行动并行交互的效果，提高了更快的数据分析能力和收敛效果。

Aug, 2022

本文旨在设计一种任务调度策略，以最小化所有任务的离线和计算延迟，同时满足无人机能源容量约束下的延迟导向物联网服务需求，并考虑到任务到达动态变化的情况，提出了基于风险敏感的强化学习算法来解决能耗风险约束下的决策问题。

Oct, 2020

本研究提出一种基于图神经网络和强化学习的框架来解决工厂作业车间调度问题，该框架将调度问题表示成了状态图，并使用 GNN 进行表示学习和策略学习，最终使用 PPO 算法对模型进行优化。实验结果表明，该模型优于传统的调度规则和基于强化学习的调度器，并且可以学习到一种具有泛化能力的调度策略。

Jun, 2021

本论文提出了一种基于知识辅助的深度强化学习算法来设计第五代（5G）移动通信网络中的无线调度器，利用理论模型提出了理论的强化学习框架，在线离线相结合的方式实现了知识辅助 DDPG 算法，通过模拟实验和实际测试证明了该方法在收敛时间和 QoS 性能方面都优于现有方案，减少了 30%~50% 的数据包丢失率。

Sep, 2020

本文研发了一种结构增强的深度强化学习算法用于最小化远程估计均方误差，实现在多传感器远程估计系统的最优调度，该算法可以比基准算法节省 50％的训练时间并将远程估计均方误差降低 10％至 25％。

Nov, 2022

通过考虑多节点计算资源的协作分配、传输资源块（RB）的分配以及系统的时变动态性，本文旨在通过联合考虑提出一种适用于合作 MEC 辅助的 RAN 切片系统中异构服务需求的最大 SSR 的方法。对系统进行抽象并使用循环图强化学习算法来智能地学习最佳混合 RA 策略，利用图神经网络（GCN）和深度确定性策略梯度（DDPG）有效地提取等效拓扑图的空间特征。此外，还设计了一种新的时间循环强化学习框架，将先前时刻策略网络的动作输出整合到后续时刻策略网络的状态输入中，以适应时变和上下文网络环境。此外，我们探讨了两种使用案例场景，以讨论所提出的 RGRL 算法的普遍优越性。仿真结果表明，所提出的算法在平均 SSR、性能稳定性和网络复杂性方面具有优势。

May, 2024

本文提出了一种基于图神经网络的深度强化学习方法，用于解决作业车间调度问题中的改进启发式问题，并设计了一种新颖的传递信息机制来加快解决方案评估，实验结果表明，该方法比现有的基于深度强化学习的方法在 JSSP 领域中具有更好的性能.

Nov, 2022