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港口火车卸货调度的约束规划模型：扩展
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于约束编程和强化学习的端到端解决调度问题的方法，通过神经网络架构和训练算法，在七个JSSP数据集上展示了比静态PDRs和CP求解器更高质量的解决方案。
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关键要点
- 提出了一种基于约束编程和强化学习的端到端调度解决方法。
- 该方法依赖于神经网络架构和训练算法。
- 只需一些调度问题的约束编码和小实例即可应用。
- 在七个JSSP数据集上进行了评估。
- 展示了在相同时间限制内找到比静态PDRs和CP求解器更高质量解决方案的能力。
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