Job-shop排序问题的遗传强化学习算法

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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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