大语言模型（LLM）不仅彻底改变了自然语言处理，还将其影响力拓展到众多领域，向通用人工智能迈出了重要一步。尽管LLM和进化算法（EA）在目标和方法上有所不同，但二者都致力于解决复杂问题。。此外，大语言模型的文本处理和生成能力有助于在广泛的任务中部署EA。基于这些互补优势，进行了全面的综述并提出了前瞻性的发展路线图，将两者相互启发的关系分为两大方向：LLM增强的EA和EA增强的LLM。

清华大学王凌教授团队在《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》发表创新研究，提出LLM驱动的协同进化模因算法框架（LLMMA），解决航空制造中可变子批次混合流水车间调度（LHJSV）难题。该研究将复杂调度问题分解为工序排序、批次分割与机器选择两个子问题，通过协同进化机制优化决策。实验表明，LLMMA框架显著优于传统方法，在解空间复杂度高达阶乘级

柔性机器人单元在柔性化和定制化制造中起着至关重要的作用。有效的调度策略可以显著减少最大完工时间，提高生产效率。作者引入了一种创新的基于深度强化学习（DRL）的端到端实时调度方法，以最小化柔性机器人单元的最大完工时间，在异构析取图模型中通过特定析取弧考虑运输因素。在方法上，DRL利用图神经网络（GNN）进行模型特征提取，并采用近端策略优化（PPO）训练调度智能体，以更好地利用运输机器人的能力，减少系

启发式算法（Heuristics）广泛应用于复杂搜索和优化问题的求解，但其手动设计往往耗时且依赖专家经验。香港城市大学联合华为诺亚方舟实验室，提出了一种名为**启发式进化**(Evolution of Heuristics, EoH)的新范式，结合大型语言模型（LLMs）和进化计算（EC），实现了高效的自动启发式设计（AHD）。EoH通过自然语言描述（称为“思想”）和LLM生成的代码共同进化，显著

今天给大家带来一篇由西南交通大学于2022年发表在《Expert Systems With Applications》上的一篇文章《A multi-action deep reinforcement learning framework for flexible Job-shop scheduling problem》，这篇文章最大的创新就是针对柔性作业车间调度问题，如何通过强化学习解决多决策问题

获取更多资讯，赶快关注公众号(名称：智能制造与智能调度，公众号：deeprlscheduler)吧！文章目录端到端深度强化学习调度框架端到端深度强化学习求解状态、动作和奖励网络模型拟采用的神经网络模型训练方法实验结果训练细节结果分析  柔性作业车间调度问题是组合优化中的经典问题，也是一种真实生产环境下非常常见的组织形式。本文章针对上一篇文章中（）存在的局限性，提出一个基于三维析取图分派的端到端深度

文章目录DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ神经网络定义网络损失函数反向传播更新权重DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ最近因为课题的需要，要利用pytorch实现pointer network，所以在这里对ytorch的基本语法做一个简答的教程，主要参考了《60分钟闪电战：使用pytorc

从1995年最早将强化学习用于车间调度问题后，在随后的几年里，强化学习一直不温不火，最主要的原因是一般的强化学习无法解决状态空间爆炸的问题，直到2018年深度强化学习开始进军调度领域，并在随后的几年里爆发式增长，在2024年，更是惊人地出现了至少186篇相关文章，相比于2023年，在等方面，成果更加丰富和显著。总体而言，2024年DRL在调度领域的研究呈现趋势。

获取更多资讯，赶快关注上面的公众号吧！文章目录第一章 Tensorlayer 介绍第二章 Tensorlayer 安装2.1 安装 TensorFlow2.2 安装 TensorLayer2.3 GPU 支持2.3.1 安装 Microsoft Visual2.3.2 安装2.3.3 安装 cuDNN2.3.4 验证第一章 Tensorlayer 介绍  TensorLayer 是从 Go...

获取更多资讯，赶快关注公众号《智能制造与智能调度》吧！在当今科技浪潮中，Palantir Technologies无疑是一颗耀眼的明星。这家成立于2003年的公司，从最初专注于政府情报分析，逐步发展成为全球瞩目的AI与大数据分析领域的巨头，其成长历程充满了传奇色彩。近期，Palantir再次以亮眼的财报成绩吸引了全球的目光，今天就让我和大家一起深入探寻这家公司的奥秘。