基于深度Q学习的作业车间调度算法研究.docxVIP

下载本文档

0
0
约5.46千字
约 11页
2025-07-22 发布于北京
举报
版权申诉

基于深度Q学习的作业车间调度算法研究.docx

1、本文档共11页，其中可免费阅读4页，需付费70金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

基于深度Q学习的作业车间调度算法研究

一、引言

作业车间调度问题（Job-ShopSchedulingProblem,JSSP）是制造业生产过程中的一个核心问题。它涉及到如何合理安排各个工序的加工顺序和加工时间，以实现生产效率的最大化和生产成本的最低化。然而，由于作业车间的生产过程复杂多变，且涉及到多种资源和约束条件，因此，作业车间调度问题往往是一个NP难问题。近年来，随着人工智能技术的发展，深度学习在许多领域都取得了显著的成果。本文将基于深度Q学习（DeepQ-Learning）算法，对作业车间调度问题进行深入研究。

二、相关文献综述

在过去的研究中，作业车间调度问题主要采用传统优化