《面向多目标柔性作业车间调度的强化学习NSGA-Ⅱ算法》重庆大学学报/20211 多目标柔性作业车间调度模型考虑的目标：（1）最大王时间（2）机器总负荷（3）瓶颈机器负荷2 算法设置NSGA-Ⅱ过程：首先对Pt执行选择、交叉、变异操作形成种群Qt，并将两个种群合并为种群Rt,然后对种群Rt进行非支配排序形成多个前列面Fi,并从高到底依次胶乳新一代种群Pt+1，当Fi加入使得种群超出规模大小时，依据

《Learning to schedule job-shop problems:representation and policy learning using graph neural network and reinforcement learning》Internation Journal of production research/20211 摘要我们提出了一个使用图神经网络(GNN)和

解决方法如果想要soft constraint，即直接训练，当算法给到不能选的动作就给一个很差的收益，如果想要hard constraint, 那就是“屏蔽”（”mask out“）无效的操作，仅从有效操作中进行采样，然而这一过程仍未得到充分的研究。

在DQN提出之前，强化学习与神经网络的结合遭受着不稳定和发散等问题的困扰。DQN做了以下改进：（1）使用memory replay 和 target network 稳定基于DL的近似动作值函数；（2）使用reward来构造标签，解决深度学习需要大量带标签的样本进行监督学习的问题标准DQN利用max操作符使得目标值过高估计，于是下面这篇文献提出了Double DQN用于平衡值估计。Deep Rei

《面向多目标柔性作业车间调度的强化学习NSGA-Ⅱ算法》重庆大学学报/20211 多目标柔性作业车间调度模型考虑的目标：（1）最大王时间（2）机器总负荷（3）瓶颈机器负荷2 算法设置NSGA-Ⅱ过程：首先对Pt执行选择、交叉、变异操作形成种群Qt，并将两个种群合并为种群Rt,然后对种群Rt进行非支配排序形成多个前列面Fi,并从高到底依次胶乳新一代种群Pt+1，当Fi加入使得种群超出规模大小时，依据

FJSP标准算例转换代码链接：https://blog.csdn.net/crazy_girl_me/article/details/116058503GA求解FJSP编码和初始化链接：https://blog.csdn.net/crazy_girl_me/article/details/116058503绘制甘特图：https://blog.csdn.net/crazy_girl_me/arti

编码就是将问题的解用一段码来表示，从而将问题的状态空间与算法的编码空间相对应。编码的目的是为了实现算法的交叉、变异等类似生物界的遗传操作。我个人认为初始化以及明晰的编码方式是每个初学者进入智能优化算法学习的敲门砖，因此，本文从次开始，详细讲解编码及初始化方式，帮初入门的同学，能更快的入门。

解决方法如果想要soft constraint，即直接训练，当算法给到不能选的动作就给一个很差的收益，如果想要hard constraint, 那就是“屏蔽”（”mask out“）无效的操作，仅从有效操作中进行采样，然而这一过程仍未得到充分的研究。

1 关于打包在windows系统下，先把你写的程序写在src里面的CodeCraft-2021里面然后在这个页面，将这三个文件压缩就可以上传啦：2 关于标准输入标准输入，如果你已经采用了sys.stdin.readline()如果报超时或者程序异常现在你就应该检查一下，是否读取数据有错误了。3 关于解析购买错误如果你觉得你的输出没有问题，但是还是报了这个错，建议你把每一代虚拟机打印一下，看是不是有

这几天华为软挑好多人也是做的热火朝天，作为一个渣渣小孙也来探探，不探不知道一探吓一跳，天呐，自己菜的可怕。试了多次都还停留在超时上，????????????！不过也算有一点小收获，今年华为软挑的题是一个云上资源规划与调度问题，问题的主要是购买服务器和虚拟机部署在哪个服务器上以及虚拟机的迁移问题。大致就是这样：我的大致思路是来自这几篇论文：《多目标一维装箱问题模型算法研究》《基于三支决策的虚拟机节能