将强化学习作为现实生产调度的改进启发式方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了应用强化学习（RL）于现实多目标生产调度问题的不足。通过将RL代理训练为改进启发式，初始从次优解出发，逐步应用小变更以提升解的质量。实验表明，该方法在与其他启发式比较时表现出更优的性能，潜在地提升生产调度的效率。
该论文综述了深度强化学习在机器调度问题中的方法和应用，发现DRL方法在计算速度和生成接近全局最优解方面表现优于其他方法。然而，DRL方法面临着处理复杂操作约束、多目标优化、泛化性、可扩展性、解释性和鲁棒性等限制。解决这些挑战将是未来研究的重点。该论文为研究人员提供了评估当前DRL机器调度领域现状和发现研究空白的资源，也帮助专家和从业者选择适合生产调度的DRL方法。
