家具行业作业车间调度优化：考虑机器设置、批次变异和内部物流的强化学习方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了家具行业作业车间调度问题（JSSP），针对传统模型未能充分考虑机器设置时间和批次大小变异的缺陷，提出了一种结合深度强化学习的调度模型。该模型能够提高调度准确性和效率，促进生产流程的实时调整，从而应对复杂制造环境中的变化和不确定性。
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。
