【摘 要】
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强化学习在车间调度上获得了较低的时间响应和较优的模型泛化性.为阐述基于强化学习的车间调度问题整体研究现状,总结当前基于强化学习的调度框架,同时为后续相关研究奠定基础,介绍了车间调度与强化学习的背景,分析了车间调度问题中常用的2种仿真技术,给出了强化学习解决车间调度问题的2种常用架构.此外,针对强化学习在车间调度问题上的应用,指出了现存的一些挑战,并对相关研究进展从直接调度、基于特征表示的调度、以及基于参数搜索的调度3个方面进行了介绍.
【机 构】
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北京航空航天大学,北京100191;复杂产品先进制造系统教育部工程研究中心,北京100191
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强化学习在车间调度上获得了较低的时间响应和较优的模型泛化性.为阐述基于强化学习的车间调度问题整体研究现状,总结当前基于强化学习的调度框架,同时为后续相关研究奠定基础,介绍了车间调度与强化学习的背景,分析了车间调度问题中常用的2种仿真技术,给出了强化学习解决车间调度问题的2种常用架构.此外,针对强化学习在车间调度问题上的应用,指出了现存的一些挑战,并对相关研究进展从直接调度、基于特征表示的调度、以及基于参数搜索的调度3个方面进行了介绍.
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