最近发现了一个比较好玩的开源项目Schlably,其是一个基于Python和深度强化学习(DRL),用于进行调度问题实验的框架。它具有可扩展的gym环境和DRL-Agent,以及用于数据生成、训练和测试的相关功能。 1. 引言 生产调度(Production Scheduling, PS)是运筹学(Operations Research, OR)和优化中的一个重要且复杂的问题。它涉及...
(1)提出了使用考虑了优先级经验回放的dueling double DQN模型(Dueling Double DQN with prioritized replay,DDDQNPR)来构建调度问题的深度强化学习框架,在该框架中包含了目标网络和估计网络,以解决一般DQN存在的过高估计问题;(2)首次建立了基于析取图模型的强化学习环境,将基于析取图的调度求解过程转化为序列决策过程。...
Riedmiller 等[5]首先利用强化学习对车间调度问题进行研究，利用强化学习方法，每个智能体对应每个机器，使用Q-learning 算法学习车间中的调度策略以减少总拖延时间，在单一案例和多重案例上验证了算法有效性和泛化性；Aydin 等[6]提出一种基于强化学习的动态调度系统，通过改进Q-learning 算法，训练智能 深度强化学习...
深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的方法,通过构建神经网络模型来学习任务的状态转移概率和策略。深度强化学习在许多领域取得了显著的成果,如游戏智能、机器人控制等。将深度强化学习应用于柔性作业车间调度问题,可以充分发挥深度学习在处理非线性、高维、复杂问题方面的优势,提高调度算法的性能。 本研究旨在构建...
本发明主要涉及智能制造、运筹学领域,具体是基于深度强化学习的作业车间优化调度方法。 背景技术: 1、作业车间调度问题(jssp)属于np-hard的组合优化问题之一。精确方法适用于求解一些小规模调度问题,如整数规划和混合整数规划。然而,在处理大规模调度问题时,精确方法计算复杂度高,无法满足实际工业制造的需求。因此,研究者...
原先我的处理方式是将枚举出工序和机床所有可能的组合方式,构成动作空间(基于端到端深度强化学习的柔性作业车间调度问题研究),但我认为这并不是一种很聪明的做法,所以我也学习一下这篇文章是如何处理的。此外,本文是将析取图直接输入到网络中,采用图神经网络进行训练,我之前(基于深度强化学习的自适应车间调度问题研究...
最近发现了一个名叫Schlably的开源项目，它是一个基于Python和深度强化学习的框架，专门用于调度问题实验。Schlably提供了一个可扩展的gym环境和DRL-Agent，同时配备了数据生成、训练和测试的功能。生产调度是运筹学中的复杂问题，涉及资源在时间上的分配以完成生产任务，目标包括最小化时间、成本和资源使用...
内容提示: 分类号 学号 M201870354学校代码 1 0 4 8 7 密级硕 士学位论 文基于深度强化学习的作业车间调度方法研究学位申请人 :赵赵 萌学 科专业: 工业工程指 导教师: 沈卫明教授答 辩日期: 2020 年年 6 月月 6 日 日万方数据 文档格式:PDF | 页数:63 | 浏览次数:373 | 上传日期:2020-12-25 22:...
本发明主要涉及智能制造、运筹学领域,具体是基于深度强化学习的模糊柔性作业车间优化调度方法。 背景技术: 1、模糊柔性作业车间调度问题(ffjssp)是柔性作业车间调度问题(fjssp)的扩展,而fjssp是作业车间调度问题(jssp)的扩展。因此,可以看出ffjssp意味着jssp的二次扩展版本。ffjssp属于组合优化问题的一种。当前求解...
15 参考文摘引言: 16 原创性声明(模板) 17 文章致谢(模板) 17 正文 基于深度强化学习的柔性车间调度问题现代研究(化学论文资料) 文1:基于深度强化学习的柔性车间调度问题现代研究 前言 近年来,市场中定制化服务已经成为一种普遍需求,“随需应变”的理念得到了企业管理者的高度重视。柔性生产是指通过先进制造设备来实...