关键词job shop scheduling problems
搜索结果 - 4
- 图神经网络用于工作车间调度问题的综述
此篇综述主要介绍了图神经网络在解决调度问题中的应用，探讨了不同类型的作业车间调度问题和流水车间调度问题，并重点研究了深度强化学习方法。通过介绍图表示和常用的图神经网络架构，作者回顾了各种问题类型的 GNN 方法，在图表示、图神经网络架构、G - 基于注意力的强化学习在组合优化中的应用：作业车间调度问题
我们提出了一种基于注意力机制的强化学习方法来解决作业车间调度问题，通过将策略梯度强化学习与改进的 Transformer 架构相结合，我们的方法在解决大规模问题上表现优于最近的研究和广泛采用的启发式规则。
- 利用强化学习进行车间作业调度的课程学习
本研究通过引入难度变化和课程学习策略来改进深度强化学习方法，基于图嵌入实现的 DLR 方法在解决工作车间调度问题方面取得了显著的效果。
- 多智能体灵活排程问题的强化学习方法
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。