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决策变换器在作业车间调度问题的神经局部搜索中的增强应用
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种改进的方法来解决作业车间调度问题（JSSP），通过训练决策变换器（DT）算法，发现DT在解决JSSP时表现优越，尤其在可接受较长计算时间的应用场景中。
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关键要点
- 本文提出了一种改进的方法来解决作业车间调度问题（JSSP）。
- 通过训练神经局部搜索（NLS）代理的搜索轨迹，训练决策变换器（DT）算法。
- DT成功学习到了与NLS不同且更有效的局部搜索策略。
- 研究表明，DT在解决JSSP时在解决质量与计算时间的权衡上表现优越。
- DT特别适用于可接受较长计算时间的应用场景。
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