【摘 要】
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针对Job—shop排序问题的复杂性，提出一种遗传强化学习算法对其求解。通过引入多个随机变量，把Job—shop排序问题转换成多阶段决策问题，通过仿真手段构建作业排序问题模型环境，求
【机 构】
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深圳大学管理学院,北京航空航天大学经济管理学院
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针对Job—shop排序问题的复杂性，提出一种遗传强化学习算法对其求解。通过引入多个随机变量，把Job—shop排序问题转换成多阶段决策问题，通过仿真手段构建作业排序问题模型环境，求取系统性能指标并保证懈的可行性。设计一个多智能体Q．Learning算法和遗传算法相结合的算法用于解决Job-shop排序问题。仿真优化实验结果验证了该算法的有效性。
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