柔性作业车间调度问题的课程强化学习算法.pdfVIP

第４７卷第２期国防科技大学学报Ｖｏｌ．４７Ｎｏ．２

２０２５年４月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＮＡＴＩＯＮＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＤＥＦＥＮＳＥＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡｐｒ．２０２５

ｄｏｉ：１０．１１８８７／ｊ．ｃｎ．２０２５０２００４ｈｔｔｐ：／／ｊｏｕｒｎａｌ．ｎｕｄｔ．ｅｄｕ．ｃｎ

柔性作业车间调度问题的课程强化学习算法

１１２３

卢超，肖洋，张彪，高亮

（１．中国地质大学（武汉）计算机学院，湖北武汉４３００７８；２．聊城大学计算机学院，山东聊城２５２０００；

３．华中科技大学智能制造装备与技术全国重点实验室，湖北武汉４３００７４）

摘要：针对深度强化学习在柔性作业车间调度问题上泛化能力不足的问题，提出结合课程学习和深度

强化学习的方法。通过动态调整训练实例难度，重点增强最难实例的训练，以适应不同数据分布，避免学习

过程中的遗忘问题。仿真测试结果表明，算法在未经训练的大规模问题和基准数据集上保持了不错的性能。

在２种人造分布的４个未训练大规模问题上取得了更好的性能表现。相较于精确方法和元启发式方法，对于

计算量较大的问题实例，能快速地获得质量不错的解。同时算法可以适应不同的数据分布的柔性作业车间调度



问题，具有较快收敛速度和较好泛化能力。

论

文

关键词：柔性作业车间调度；深度强化学习；课程学习

拓

中图分类号：ＴＨ１６５文献标志码：Ａ文章编号：１００１－２４８６（２０２５）０２－０４９－１１

展





Ｃｕｒｒｉｃｕｌｕｍｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｆｌｅｘｉｂｌｅｊｏｂｓｈｏｐ

ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓ

１１２３

ＬＵＣｈａｏ，ＸＩＡＯＹａｎｇ，ＺＨＡＮＧＢｉａｏ，ＧＡＯＬｉａｎｇ

（１．Ｓｃｈｏｏｌｏｆ