集成强化学习算法的柔性作业车间调度问题研究

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摘要：

将柔性作业车间调度问题转化为马尔可夫决策过程，提出了集成5种深度Q网络（DQN）优化的算法D5QN。构建马尔可夫过程中，提取一组特征来表述状态，通过调度规则的组合设计出三组动作，通过直接和间接两种方式共同描述奖励。与基于规则、元启发式和其他强化学习算法的比较证明，所提方法可进一步缩短求解时间，并具有可行性和有效性。（剩余10293字）

试读结束

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