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集成离线和在线学习解决大类调度问题
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内容提要
本研究提出了一种基于深度神经网络的统一机器学习方法，用于预测单台机器调度问题的高质量解决方案，并通过在线学习进行进一步优化。实验结果表明该方法有效。
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关键要点
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本研究解决了单台机器调度问题中高质量解决方案预测的缺口。
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提出了一种基于深度神经网络的统一机器学习方法。
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该方法通过预测连续解决方案来优化调度问题。
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利用离线特殊实例生成标签以训练模型。
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通过在线学习方法进一步优化实时实例的解。
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实验结果表明该方法能有效生成高质量解。
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