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dispatching rules
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利用深度强化学习生成多样的调度策略解决大规模柔性车间调度实例
提出了一种使用图神经网络将灵活作业车间调度问题 (FJSSP) 建模为马尔可夫决策过程 (MDP) 的方法,通过生成多样化的调度策略并利用调度规则进行限制,实现对大型 FJSSP 实例的稳健解决,以胜过其他深度强化学习方法和调度规则,提供更
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8 months ago
基于深度强化学习的作业车间调度:一种序列到序列方法
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
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a year ago
使用图神经网络和强化学习生成中断允许的阻塞工作车间问题的调度规则
采用图神经网络和强化学习方法生成调度规则来解决中断允许阻塞作业车间问题,结果表明这种方法可以有效地调度机器故障随机的生产线。
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a year ago
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