一种基于Q学习的Flow shop问题调度算法研究

• 作者: 李国昊 李文超
• 来源期刊: 工业工程与管理
• 学科: 社会科学
• 关键词: 调度 Flow shop Q学习 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 理论与方法
• 页码范围: 23-27,41
• 页数: 6页
• 分类号: C935
• 字数: 3397字
• 语种: 中文

摘要

两台机器以上的Flow shop调度问题是一个强NP难的问题,目前为止尚未出现求解该类问题的有效算法.本文结合针此类问题的邻域操作特征,基于强化学习思想提出一种具备学习能力的调度算法.算法以Q学习作为训练方法,通过持续的离线训练学习该类问题寻优搜索知识,从而提高其调度寻优能力.算法采用高斯核函数支持向量机对Q函数进行拟合,以此克服在Q学习过程中遇到状态过多难题.数值仿真结果显示所提算法对Flow shop问题具有很好调度寻优能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李国昊	江苏大学管理学院	28	349	9.0	18.0
2	李文超	江苏大学汽车与交通工程学院	22	68	5.0	7.0