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小批次有利可图？探究批次大小对基于强化学习的实际生产调度的影响
通过使用强化学习算法解决实际生产线上的排产问题，本研究探讨了产品批次大小对解决方案质量和强化学习算法的训练动态的影响，并提出了两种新的课程学习策略，为小批量训练提供支持。这些研究结果可应用于与排产问题类似的多个工业场景。
PDFa month ago
一种同时考虑人员轮班规划和无关并行机器调度的数学模型
在本研究中，我们提出了一个多期调度问题的模型，该模型考虑了在每个时间段内人员排班时间的变化，同时解决了相关无关的并行机器调度问题。我们的模型旨在最小化总生产时间，考虑到各机器的处理时间和设备时间，以及各种实际情景下的约束条件和时间窗口。我们
PDF4 months ago
AI 商业优化协同执行员：生产调度框架及案例研究
利用预训练的大型语言模型，在商业优化中提出 AI-Copilot，通过微调模型解决问题建模中的挑战，包括模块化和提示工程技术，开发适用于商业优化问题的复杂问题表述，并设计了更适合评估问题表述准确性和质量的性能评估指标。实验结果表明，我们的
PDF9 months ago
应对运营管理中的分布式转移：以定制生产中的订单履行为例
针对生产线加工定制化产品时分布变化带来的机器学习算法性能下降问题，本研究提出了一种基于敌对学习和车间生产调度的数据驱动方法，以实现在高度定制化的制造环境中考虑分布变化。实证结果表明，相比通用算法，该方法可有效提升生产管理决策，达到更高的生产
PDFa year ago
schlably：基于深度强化学习的调度实验 Python 框架
介绍了一个名为 schlably 的基于 Python 的框架，它为研究人员提供全面的工具集，以便于开发基于深度强化学习的生产计划调度解决方案。该框架减少了创建稳健和灵活骨干所需的繁琐开销，并提高了所进行研究工作的可比性和重复利用性。
PDFa year ago