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Genetic Programming of Transformer Trained by Reinforcement Learning for Dynamic Scheduling Problems in the Real World
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内容提要
本研究提出了一种新方法GPRT，结合强化学习与遗传编程，旨在解决动态调度中的不可预测干扰问题。该方法在集装箱码头调度中展现出优于传统方法的适应性和有效性。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法GPRT，结合强化学习与遗传编程。
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GPRT旨在解决动态调度中的不可预测干扰问题。
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该方法在集装箱码头调度中展现出优于传统方法的适应性和有效性。
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GPRT具有广泛的应用潜力，尤其在实际应用中表现突出。
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