research on adaptive job shop scheduling problems based on dueling double dq

适应性作业车间调度问题是一个极具挑战性的领域，在现代制造业中具有重要的应用价值。而Dueling Double DQN是一种强化学习算法，被广泛应用于多种资源调度问题中。

近年来，研究学者们将强化学习与适应性作业车间调度问题相结合，利用Dueling Double DQN算法解决该问题已成为研究热点。研究表明，采用该算法解决该问题能够极大提高车间的生产效率与生产质量。

其工作原理是，首先通过对不断变化的车间状态进行建模与预测，得到每个作业流程的最佳调度方案，然后根据车间中设备的状态，动态调整作业的顺序，以达到最佳生产效果。

然而，该方法仍存在着一些挑战，如调整与控制算法的复杂性、模型建立的精度等。尽管如此，作为一种新兴的研究领域，还需要更多的研究来完善其理论与方法，真正实现在生产实践中的应用。

相关问题

spark on k8s开启Adaptive Scheduling

要在Kubernetes上启用Spark的Adaptive Scheduling功能，你需要进行以下步骤：

1. 确保你已经安装了Kubernetes集群，并且拥有一个可用的Spark安装。

2. 在你的Spark配置文件中，启用Adaptive Scheduling功能。你可以通过设置`spark.dynamicAllocation.enabled`为`true`来实现。这将允许Spark在运行时根据任务需求自动调整资源分配。

3. 在Kubernetes上创建一个Spark应用程序的Pod描述文件，该文件将定义Spark应用程序的运行环境和资源要求。此文件可以是一个YAML或JSON文件。

4. 在Pod描述文件中，确保你设置了以下参数以启用Adaptive Scheduling：
- `spark.kubernetes.executor.podTemplateFile`: 指定一个模板文件，该文件定义了执行器Pod的规范和配置。
- `spark.kubernetes.resourceStagingServer.uri`: 指定一个用于资源暂存的URI，用于在不同任务之间共享资源。

5. 在Kubernetes上部署Spark应用程序的Pod。你可以使用`kubectl`命令或Kubernetes API来完成此操作。

一旦你完成了以上步骤，Spark就会在Kubernetes上启用Adaptive Scheduling功能。它将会根据任务的需求自动调整资源的分配，并且可以更好地适应不同任务的负载。

adaptive passes did not converge based on specified criteria

您好，根据指定的标准，自适应通行证没有收敛。这意味着在尝试使用自适应通行证时，系统没有达到预期的收敛状态。通常情况下，这可能是由于所选择的收敛标准过于严格或者系统本身存在一些问题导致的。

要解决这个问题，首先需要检查所选择的收敛标准是否合理，是否需要进行适当的调整。同时也需要对系统进行更深入的分析，找出可能导致收敛失败的原因。可能需要查看系统的输入数据，检查模型的稳定性和准确性，以及系统运行过程中的各个参数是否符合预期。

此外，还可以尝试使用不同的收敛标准或者调整系统参数，以寻求能够使自适应通行证收敛的解决方案。在这个过程中，可能需要进行多次尝试和调整，以找到最适合系统的参数和设置。

总的来说，解决自适应通行证没有收敛的问题需要仔细分析系统的情况，并进行适当的调整和优化。通过持续的努力和尝试，相信最终可以找到合适的解决方案，使自适应通行证能够根据指定的标准成功收敛。