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连续生产流水线深度强化学习优化调度算法
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-05-26

    • 连续生产流水线深度强化学习优化调度算法

    • Deep reinforcement learning optimization scheduling algorithm for continuous production line

    • “在提升生产线加工效率领域，专家提出了深度强化学习优化调度算法，有效降低了数据复杂度，优化了调度参数，实现了连续生产流水线调度，综合评价结果均高于0.9531。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2024年54卷第7期 页码：2086-2092
    • 作者机构：

      1.新疆师范大学 计算机科学技术学院，乌鲁木齐 830000

      2.新疆大学 软件工程学院，乌鲁木齐 830000

      3.新疆大学 机械工程学院，乌鲁木齐 830000

    • 作者简介：

      朱广贺（1984-），男，副教授.研究方向：大数据分析，人工智能.E-mail： zhuguanghe123@163.com

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(71961029)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230129    

      中图分类号： TP273

    • 收稿：2023-02-15，

      纸质出版：2024-07-01

    移动端阅览

  • 朱广贺,朱智强,袁逸萍.连续生产流水线深度强化学习优化调度算法[J].吉林大学学报（工学版）,2024,54(07):2086-2092. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230129.

    ZHU Guang-he,ZHU Zhi-qiang,YUAN Yi-ping.Deep reinforcement learning optimization scheduling algorithm for continuous production line[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2024,54(07):2086-2092. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230129.

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