double DQN用在柔性作业车间调度问题上的框图怎么画

下面是一个简单的双重DQN在柔性作业车间调度问题上的框图：

1. 输入层：包括车间的状态信息，如机器的状态、工件的状态、任务的状态等。

2. 隐藏层：包括两个DQN网络，即主网络和目标网络。主网络根据输入层的信息生成Q值，目标网络用于计算目标Q值。

3. 输出层：输出动作，即所选的任务。

4. 训练模块：用于计算损失函数并更新主网络。

5. 经验回放模块：存储先前的经验，并随机抽样以进行训练。

6. 环境模块：用于模拟车间环境，并接收动作和返回奖励。

7. 策略模块：用于选择动作，主要包括ε贪心策略，即以一定概率随机选择动作，以便探索更多的状态空间。

8. 监督模块：用于监督模型的性能，包括奖励曲线、学习曲线等。

在整个系统中，主要的模块为输入层、隐藏层和输出层，其中主网络和目标网络的双重结构可以提高模型的稳定性和收敛速度，经验回放模块可以利用先前的经验进行训练，策略模块可以使模型具有一定的探索性。

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doubleDQN用在柔性作业车间调度问题上的伪代码是什么

以下是Double DQN用于柔性作业车间调度问题的伪代码：

初始化经验回放缓冲区D
初始化两个Q网络 Q1 和 Q2，它们使用相同的架构但不同的随机初始权重
初始化目标Q网络Q1_target和Q2_target，它们使用相同的架构但不同的随机初始权重，初始权重与Q1和Q2相同

for episode in range(num_episodes):
    初始化状态 s
    while not done:
        从当前状态 s 中选择动作 a，具体方式可以使用贪心策略，如ε-greedy
        执行动作 a，得到奖励 r 和下一个状态 s'
        将(s, a, r, s')存入经验回放缓冲区D中
        从D中随机抽取batch_size个样本(s, a, r, s')，作为训练集
        对于每个样本，使用以下公式更新Q1和Q2网络的参数：
        
        Q1_target(s, a) = r + gamma * Q2(s', argmax(Q1(s', a')))
        Q2_target(s, a) = r + gamma * Q1(s', argmax(Q2(s', a')))
        
        计算Q1和Q2网络的损失函数，并更新网络参数
        更新Q1_target和Q2_target网络参数，具体方式可以使用soft更新或硬更新
        更新状态s

其中，Q1和Q2网络分别用于估计当前状态下执行每个动作的Q值，Q1_target和Q2_target网络分别用于估计下一个状态下执行每个动作的Q值，这样做的目的是减少Q值的过估计（overestimation），提高学习效率和稳定性。具体的实现方式可以参考论文《Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning》。

doubleDQN用在柔性作业车间调度问题上，并且使用softman更新策略的伪代码

以下是使用Double DQN算法和Softmax更新策略解决柔性作业车间调度问题的伪代码：

1. 初始化双重DQN的两个神经网络Q1和Q2，以及目标网络Q_target
2. 初始化经验回放缓冲区D
3. 初始化状态s
4. 重复以下步骤直到收敛：
   a. 从状态s开始，根据当前Q1和Q2的输出和Softmax策略选择一个动作a
   b. 执行动作a，得到奖励r和下一个状态s'
   c. 将(s, a, r, s')存储到经验回放缓冲区D中
   d. 从经验回放缓冲区D中随机采样一个批次的数据，进行双重DQN的更新：
      i. 根据Q1和Q2的输出，计算下一个状态的Q值：
         Q_next = softmax(Q1(s', a') + Q2(s', a'))
      ii. 根据目标网络Q_target的输出，计算目标Q值：
         Q_target = r + gamma * Q_next
      iii. 计算Q1和Q2的损失函数，并更新参数：
         loss_Q1 = MSE(Q1(s, a), Q_target)
         loss_Q2 = MSE(Q2(s, a), Q_target)
         Q1.backward(loss_Q1), Q2.backward(loss_Q2)
         Q1_optimizer.step(), Q2_optimizer.step()
      iv. 每隔一定的时间，将Q1和Q2的参数复制到目标网络Q_target中
   e. 更新状态s为s'

其中，Softmax策略的计算公式为：

p(a) = exp(Q(s, a) / tau) / sum(exp(Q(s, a') / tau))

其中，tau为温度参数，控制探索的程度。更高的tau会导致更多的随机选择动作。