本研究提出了一种创新的蒙特卡罗树搜索（MCTS）方法，旨在优化作业车间调度问题（JSSP），特别是减少加权作业完成时间。实验结果表明，MCTS在处理大规模JSSP时能有效生成高质量解决方案，优于传统的约束编程方法。

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。