DRL matlab

DRL是指深度强化学＊＊＊算法。最近，DRL算法在解决具有共同特征的调度问题方面提供了一种可扩展的方法。虽然一些基于学习的工作已经尝试解决其他类型的组合优化问题，例如旅行推销员问题（TSP）和车辆路线问题（VRP），但尚不清楚DRL是否已经被应用于研究复杂的调度问题，例如柔性作业车间调度问题（FJSP）。因此，有学者开始开发基于学习的方法来解决FJSP这类复杂的调度问题。

在相关的研究中，有一份贪婪算法的Matlab代码手稿被用来模拟"Distributed Dynamic MISO Downlink-Beamforming Coordination"。该代码已经发表在IEEE Transactions on Communications上，并可以用于运行模拟程序和绘制图形。

通常情况下，强化学习代理根据以下步骤与环境进行交互：首先，代理接收当前的状态(st)并选择一个操作(at)。然后，根据每个时间步的状态转移到下一个状态(st+1)并获得相应的奖励(rt)。在传统的强化学习设置中，操作(at)是从操作空间中选择的。然而，在FJSP中，研究者们构建了一个分层多动作空间，其中包括作业操作动作空间和机器操作动作空间。在每个时间步，强化学习代理先从其符合条件的作业操作空间中选择一个作业操作，然后再从其兼容的机器操作空间中为所选的作业操作选择一个机器操作。这样的分层结构动作空间可以更好地应用于FJSP这类问题。

综上所述，DRL是一种基于深度学习的强化学习方法，它为解决调度问题提供了一种可扩展的方法。在研究中，已经有学者使用Matlab编写了贪婪算法的代码手稿，用来模拟分布式动态MISO下行波束形成协调问题。而针对柔性作业车间调度问题（FJSP），研究者们构建了分层多动作空间，以更好地应用强化学习算法解决FJSP这类复杂的调度问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于多动作深度强化学习的柔性车间调度研究（Matlab代码实现）](https://blog.csdn.net/weixin_61181717/article/details/128994943)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [matlab贪婪算法代码-DRL_for_DDBC:提交给IEEETransactionsonCommunications的手稿“DeepRe](https://download.csdn.net/download/weixin_38690545/19580888)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]