强化学习 车间 调度 车间信息提取

强化学习在车间调度问题中的应用已经得到了广泛的研究。根据引用\[1\]，目前强化学习主要应用于求解作业车间调度问题，对于柔性作业车间调度问题和具有分合批等实际约束的调度问题的研究较少。因此，需要建立一个统一的调度求解框架来解决多约束的车间调度问题。

根据引用\[2\]，强化学习和深度强化学习在动态调度问题上具有很大的优势。它们可以根据不同的调度状态获得自适应的调度策略，并且在遇到新的问题时，只需要输入新的调度特征就可以快速获得调度解，而无需重新训练。这使得强化学习和深度强化学习成为求解调度问题的有力工具。

引用\[3\]指出，强化学习在求解生产调度问题方面的研究可以追溯到1995年。近年来，随着深度强化学习的发展，其在调度中的应用呈上升趋势。研究者们通过对大量相关文献的研究，提炼出了强化学习求解车间调度问题的一般过程。这个过程包括定义调度环境、生成调度实例、将实例表达为MDP、通过与MDP交互获得数据样本、进行强化学习算法的训练和策略学习等步骤。

综上所述，强化学习在车间调度问题中的应用已经取得了一定的成果。通过建立统一的调度求解框架，强化学习可以帮助解决多约束的车间调度问题，并且在动态调度问题上具有自适应性和快速求解的优势。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [100篇文献-万字总结 || 强化学习求解车间调度](https://blog.csdn.net/hba646333407/article/details/119709904)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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