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离线强化学习在作业车间调度问题中的应用
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原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的离线强化学习方法，解决车间调度问题。通过将状态表示为异构图和使用可变行动空间，该方法在平衡期望奖励和模仿专家方案上表现优异。结合CQL的Q学习和熵奖励修正，离线方法在调度效果上优于在线方法，并强调多样化训练集的重要性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的离线强化学习方法，解决车间调度问题。
- 该方法通过将状态表示为异构图和使用可变行动空间，平衡期望奖励与模仿专家方案。
- 结合CQL的Q学习和熵奖励修正，离线方法在调度效果上优于在线方法。
- 强调多样化训练集的重要性，以提高调度性能。
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