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基于深度强化学习的动态柔性作业车间调度问题求解

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简介：
本研究运用深度强化学习技术解决动态柔性作业车间调度问题，提出了一种新颖的算法框架，能够有效适应多变的生产环境并优化资源分配。 深度强化学习在动态柔性作业车间调度问题中的应用研究

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  • 基于深度强化学习的动态柔性作业车间调度问题求解
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    本研究运用深度强化学习技术解决动态柔性作业车间调度问题，提出了一种新颖的算法框架，能够有效适应多变的生产环境并优化资源分配。 深度强化学习在动态柔性作业车间调度问题中的应用研究
     
  • 基于遗传算法的柔性作业车间调度问题求解
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    本研究提出了一种基于遗传算法的方法来解决具有高度复杂性的柔性作业车间调度问题，旨在优化生产流程和提高效率。 我编写了一个使用遗传算法求解柔性作业车间调度问题的程序，并且可以直接运行。文件内包含了10个基础算例。只需在help.cpp文件中修改算例文件名称即可运行其他算例。
     
  • 基于Python的深度强化学习在作业车间调度问题中的应用
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    本研究探讨了利用Python实现的深度强化学习技术解决复杂的作业车间调度问题，并评估其有效性。通过模拟实验验证算法性能，为智能制造提供优化解决方案。 框架：pytorch/python 3.7 调度问题为：作业车间调度（JSP） 算法：Actor critic
     
  • 基于深度强化学习的作业车间调度问题的Python实现方法
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    本研究利用深度强化学习技术，提出了一种解决作业车间调度问题的新算法，并通过Python编程实现了该方法。 使用Pytorch和Python 3.7框架解决作业车间调度问题，并采用Actor-Critic算法。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。
     
  • 基于混合灰狼优化算法的柔性作业车间调度问题求解
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    本研究提出了一种创新性的混合灰狼优化算法来解决复杂的柔性作业车间调度问题，旨在提高生产效率和资源利用率。通过模拟灰狼社会行为中的狩猎策略，结合其他优化技术，该算法能够有效探索解空间，避免陷入局部最优解，并成功应用于多个实际案例中，展示了其优越的求解性能和广泛的适用性。 本段落提出了一种混合灰狼优化算法（HGWO），用于解决柔性作业车间调度问题(FJSP)并以最小化最大完工时间为目标。首先，通过采用两段式编码方式建立了GWO连续空间与FJSP离散空间之间的映射关系；其次，设计了初始种群生成方法来保证算法开始阶段解的质量；然后，在算法中嵌入了一种变邻域搜索策略以增强其局部搜索能力，并引入遗传算子以提升全局探索效率。最后，通过实验数据验证了HGWO在解决FJSP问题中的有效性。
     
  • 基于粒子群算法的柔性作业车间调度问题求解.zip
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    本研究探讨了采用粒子群优化算法解决具有工艺路线选择及机器可选特点的柔性作业车间调度问题，旨在提高生产效率和资源利用率。 这个资源提供的是用Python实现的粒子群算法来解决柔性作业车间调度问题。
     
  • 基于离散Jaya算法的柔性作业车间调度问题求解方法
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    本研究提出了一种基于离散Jaya算法的方法来解决柔性作业车间调度问题，旨在优化制造系统的效率和灵活性。通过仿真实验验证了该方法的有效性和优越性。 离散Jaya算法可以用于解决柔性作业车间调度问题。
     
  • 基于改进NSGA-Ⅱ算法的多目标柔性作业车间调度问题研究_NSGA调度_NSGA_NSGA-Ⅱ_柔性车间_柔性车间调度.zip
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    本文探讨了针对复杂制造环境中的多目标柔性作业车间调度问题，提出了一种基于改进NSGA-Ⅱ算法的优化方法。通过引入新的选择策略和交叉变异算子，提升了算法在解空间搜索能力和收敛性方面的表现，为实现生产效率与资源利用率的最大化提供了有效途径。 混合NSGA-Ⅱ算法用于求解多目标柔性作业车间调度问题的研究资料包括了关于NSGA调度、NSGA以及NSGA-Ⅱ的相关内容，并且提供了与柔性车间及柔性车间调度相关的研究材料，文件格式为.zip。
     
  • 基于PSO算法的作业车间调度问题求解
    优质
    本研究采用粒子群优化(PSO)算法解决复杂的作业车间调度问题，旨在通过模拟自然界的群体智能行为寻找最优或近似最优的生产计划方案。 采用粒子群优化算法求解典型的NP-Hard问题——作业车间调度问题，优化目标为平均流动时间，希望对大家研究该问题有所帮助！
     
  • 【车间调度】利用NSGA-2求解多目标柔性车间调度问题的算法.md
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    本文探讨了基于NSGA-2算法解决多目标柔性车间调度问题的方法，旨在优化生产效率和资源利用率。 基于NSGA-2的多目标柔性车间调度算法研究