【摘 要】
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在制造业系统中车间调度是一项关键技术，可以用强化学习中的Q学习实现对车间作业的动态调度。传统的Q学习存在收敛速度慢和容易导致局部收敛的矛盾，为此提出一种改进的Q学习算
【机 构】
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扬州工业职业技术学院电子信息工程系,扬州大学信息工程学院
【基金项目】
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江苏省高校自然科学基础研究面上项目(07KJB520139);江苏省教育厅自然基金资助项目(05KJB120156)
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在制造业系统中车间调度是一项关键技术，可以用强化学习中的Q学习实现对车间作业的动态调度。传统的Q学习存在收敛速度慢和容易导致局部收敛的矛盾，为此提出一种改进的Q学习算法。在行为动作上提出了一种双层动作合成的动作组，给出常规数学中“聚度”概念来衡量在某一状态动作组选择的均匀程度，达到既能加速收敛又能防止局部收敛的目的，能有效适应现今复杂多变的动态生产环境。实验表明，该方法运用于动态车间调度中有较好的效果。
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