【摘 要】
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面对日益增长的大规模调度问题,新型算法的开发越显重要.针对置换流水车间调度问题,提出了一种基于强化学习Q-Learning调度算法.通过引入状态变量和行为变量,将组合优化的排
【基金项目】
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国家自然科学基金(71840003);上海理工大学科技发展项目(2018KJFZ043)~~
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面对日益增长的大规模调度问题,新型算法的开发越显重要.针对置换流水车间调度问题,提出了一种基于强化学习Q-Learning调度算法.通过引入状态变量和行为变量,将组合优化的排序问题转换成序贯决策问题,来解决置换流水车间调度问题.采用所提算法对OR-Library提供Flow-shop国际标准算例进行测试,并与已有的一些算法对比,结果表明算法的有效性.
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