本研究探讨了深度强化学习(DRL)在作业车间调度中的应用，提出了多种改进框架和方法，显示出相较于传统算法的优越性。研究涵盖动态调度、模因算法和图神经网络等技术，强调了DRL在复杂调度问题中的潜力与挑战，为未来研究提供了重要参考。