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应用改进Q-learning算法解决柔性作业车间调度问题
文献摘要：
柔性作业车间调度是目前加工系统中的一个重要调度问题,对于该问题的解决方法大都存在速度较慢等缺陷,提出一种改进的Q-learning算法,设计了动态的状态空间及动作集,通过引入"Sigmoid"函数作为动态选择策略改进Q-learning算法,使改进后的算法前期随机选择动作,后期在随机选择动作和选择奖励值最高的动作中动态变化,有效改善了传统Q-learn-ing算法容易陷入局部最优且收敛速度慢等缺陷.将改进Q-learning算法应用到TSP问题中,证实改进算法的普适性和可行性,再将其应用解决柔性调度问题中,证实了其改进的有效性,提升了解决柔性作业车间调度问题的速度和精度.
文献关键词：
Q-learning;柔性;作业车间调度
中图分类号：
作者姓名：
曹红倩
作者机构：
辽宁石油化工大学信息与控制工程学院 抚顺113001
文献出处：
引用格式：
[1]曹红倩-.应用改进Q-learning算法解决柔性作业车间调度问题)[J].国外电子测量技术,2022(04):164-169
A类：
B类：
应用改进,learning,柔性作业车间调度问题,加工系统,较慢,状态空间,Sigmoid,动态选择,选择策略,随机选择,奖励值,局部最优,收敛速度,速度慢,算法应用,TSP,改进算法
AB值：
0.212999
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