【摘 要】
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提出一种融入合同网运行机制的R学习方法,以此方法为核心构造Agent形成具有学习能力的实时调度模型。模型以最小化作业累计平均流动比为主要目标,同时借助对强化学习报酬的设
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提出一种融入合同网运行机制的R学习方法,以此方法为核心构造Agent形成具有学习能力的实时调度模型。模型以最小化作业累计平均流动比为主要目标,同时借助对强化学习报酬的设计减小机器负载的不均衡性,实现对调度过程的双重优化;构造实时调度实例投入测试的结果证明了模型的绩效。另外,一个包含强化学习Agent与无学习Agent的混合机器环境被构建并测试其性能,测试结果表明:在Agent之间借助强化学习过程形成了某种隐性的合作,正是这种合作保证了高质量实时调度方案的输出。
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