基于增强学习的平行机调度研究

• 作者: 张智聪 翁小华 郑力
• 来源期刊: 计算机集成制造系统
• 学科: 数学
• 关键词: 调度 平行机 增强学习 马尔可夫决策过程
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 110-116
• 页数: 7页
• 分类号: O223
• 字数: 6847字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-5911.2007.01.018

摘要

尝试运用增强学习方法来研究平行机调度问题,通过定义系统状态、行为和报酬函数,把调度问题转化为平均报酬型半马尔可夫决策过程,并使用结合函数泛化器的R-Learning算法来解决.提出排名算法,并利用它和两种常用的调度规则(最短期望加工时间规则和先进先出规则)来定义增强学习的行为.实验结果表明,R-Learning算法通过仿真实验学习较优的调度策略,在不同的决策状态下选择最优或次优的行为,对每个测试问题的效果都优于以上任何一条调度规则.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑力	清华大学工业工程系	141	2494	26.0	45.0
2	张智聪	清华大学工业工程系	5	48	4.0	5.0