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多工种协同优化问题中的人工智能应用研究.docx

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    多工种协同优化问题中的人工智能应用研究

    引言

    多工种调度问题是一类经典的组合优化问题，主要目的是通过合理分配不同工种的任务，以最小化整体的生产时间、成本或其他指标。随着任务的增多、工种种类的多样化以及调度目标的多元化，问题的求解变得更加复杂。传统的优化算法往往依赖于精确的数学模型和固定的约束条件，但在面对动态变化的环境和多目标优化时，其表现往往有限。因此，如何在不确定性和复杂性较高的条件下实现高效的调度优化，成为了研究的重点。

    强化学习（ReinforcementLearning,RL）作为一种通过与环境交互来学习最优策略的机器学习方法，具备了

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