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本发明属于生产计划技术领域，具体涉及一种基于DeepQ‑network深度强化学习的单件作业车间调度方法，包括以下步骤：(1)采用析取图的方法对作业车间调度环境进行建模，将调度决策问题转换为序贯决策问题，建立马尔科夫五元组模型，使用深度强化学习对该模型进行求解；(2)从作业车间调度的析取图环境中提取当前的状态；(3)采用卷积神经网络对动作值函数和目标值函数进行拟合；(4)采用18种启发式调度规则，作为强化学习的代理动作；(5)设计奖励函数对整个调度决策进行评估，使用DQN算法更新动作值函数的权
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113792924 A
(43)申请公布日 2021.12.14
(21)申请号 202111084479.8 G06N 3/08 (2006.01)
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