一種基于Q學習的Flowshop問題調度算法研究

作者：李國昊,李文超

摘要：兩臺機器以上的Flowshop調度問題是一個強NP難的問題，目前為止尚未出現求解該類問題的有效算法。本文結合針此類問題的鄰域操作特征，基于強化學習思想提出一種具備學習能力的調度算法。算法以Q學習作為訓練方法，通過持續的離線訓練學習該類問題尋優搜索知識，從而提高其調度尋優能力。算法采用高斯核函數支持向量機對Q函數進行擬合，以此克服在Q學習過程中遇到狀態過多難題。數值仿真結果顯示所提算法對Flowshop問題具有很好調度尋優能力。

發文機構：江蘇大學管理學院 江蘇大學汽車與交通工程學院

關鍵詞：調度FLOWSHOPQ學習支持向量機schedulingflow shopQ learningsupport vector machine

分類號： C935[經濟管理—管理學]