改进的Q学习算法在作业车间调度中的应用

王超; 郭静; 包振强

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在制造业系统中车间调度是一传统的Q学习存在收敛速度慢和容易导致局部收敛的矛盾,为此提出一种改进的Q学习算法.在行为动作上提出了一种双层动作合成的动作组,给出常规数学中"聚度"概念来衡量在某一状态动作组选择的均匀程度,达到既能加速收敛又能防止局部收敛的目的,能有效适应现今复杂多变的动态生产环境.实验表明,该方法运用于动态车间调度中有较好的效果.

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来源
《计算机应用》 |2008年第12期|3268-3270|共3页
作者
王超; 郭静; 包振强;
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作者单位

扬州工业职业技术学院;

电子信息工程系;

江苏;

扬州;

225009;

扬州工业职业技术学院;

电子信息工程系;

江苏;

扬州;

225009;

扬州大学;

信息工程学院;

江苏;

扬州;

225009;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
作业车间调度问题; 强化学习; Q学习; 聚度;

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