【摘 要】
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车间作业调度问题（Job Shop Scheduling Problem,简称JSP）是经典的组合优化问题,也是最早被证明为NP-hard的问题之一。在如今的工业制造环境中,为了更符合实际生产环境,JSP又被拓展为柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem,简称FJSP）。该问题允许一道工序可以有多个可选择的加工机器。目前求解FJSP的算法主要以
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车间作业调度问题（Job Shop Scheduling Problem,简称JSP）是经典的组合优化问题,也是最早被证明为NP-hard的问题之一。在如今的工业制造环境中,为了更符合实际生产环境,JSP又被拓展为柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem,简称FJSP）。该问题允许一道工序可以有多个可选择的加工机器。目前求解FJSP的算法主要以遗传算法等智能算法为主。强化学习在人工智能中的成功应用使之近来成为一个研究热点。本文尝试运用强化学习算法来求解FJSP,通过对调度状态的定义、调度规则的设计以及奖励的设计构建了混合的调度策略,提升了求解FJSP的效率和性能,体现了用强化学习求解组合优化问题的可能性。本文主要工作包括以下四方面:（1）在对机器学习算法进行深入研究的前提下,本文给出了一个基于强化学习构建混合调度策略求解FJSP的总体框架。（2）在该总体框架下,本文提出了一个基于柔性策略回合更新的求解FJSP算法,并且针对FJSP的特点,对状态空间、动作集合和奖励进行了详细介绍。本文进一步从理论上分析了该算法的时间复杂度。（3）由于基于柔性策略回合更新的求解FJSP算法依赖于状态-价值表,一旦状态数量过多,则表的规模就很庞大,严重影响算法性能。因此本文又引入了神经网络,设计了7种特征值作为神经网络的输入来表示状态空间,使用梯度策略算法训练网络来进行策略迭代优化。（4）本文实现了上述两种算法,并在公认的FJSP实验测试集上与其他主流的求解FJSP算法做了大量的实验对比,包含了求解质量的对比和运行速度的对比,验证了强化学习在求解FJSP的可行性。
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