【摘 要】
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柔性作业车间调度是目前加工系统中的一个重要调度问题，对于该问题的解决方法大都存在速度较慢等缺陷，提出一种改进的Q-learning算法，设计了动态的状态空间及动作集，通过引入“Sigmoid”函数作为动态选择策略改进Q-learning算法，使改进后的算法前期随机选择动作，后期在随机选择动作和选择奖励值最高的动作中动态变化，有效改善了传统Q-learning算法容易陷入局部最优且收敛速度慢等缺陷。
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金指导计划重点项目（20170540589）资助；
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柔性作业车间调度是目前加工系统中的一个重要调度问题，对于该问题的解决方法大都存在速度较慢等缺陷，提出一种改进的Q-learning算法，设计了动态的状态空间及动作集，通过引入“Sigmoid”函数作为动态选择策略改进Q-learning算法，使改进后的算法前期随机选择动作，后期在随机选择动作和选择奖励值最高的动作中动态变化，有效改善了传统Q-learning算法容易陷入局部最优且收敛速度慢等缺陷。将改进Q-learning算法应用到TSP问题中，证实改进算法的普适性和可行性，再将其应用解决柔性调度问题中，证实了其改进的有效性，提升了解决柔性作业车间调度问题的速度和精度。
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