【摘 要】
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对于单机动态调度问题十分有效的Q学习，在多机动态调度环境下却由于缺乏全局眼光而效果欠佳，因此提出了一种双层Q学习算法．底层Q学习着眼于局部，以最小化设备空闲和作业平均流经
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对于单机动态调度问题十分有效的Q学习，在多机动态调度环境下却由于缺乏全局眼光而效果欠佳，因此提出了一种双层Q学习算法．底层Q学习着眼于局部，以最小化设备空闲和作业平均流经时间为目标，学习单机调度策略；而顶层Q学习则着眼于全局，以平衡机器负载、最小化整体拖期值为目标，学习如何分配作业到合适机器．文中分别给出了两层Q学习的动作集、状态空间划分方式和奖惩函数设计，并通过对多机动态调度问题的仿真实验表明，提出的双层Q学习能够很好地解决改善动态环境下多机调度问题．
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