文章目录总结智能优化算法部分粉丝问题答疑车间调度数据集强化学习求解调度问题时agent很难学习到东西，问题在哪？数字孪生和车间调度高级计划与排程APS预告总结智能优化算法  之前仅做了一个非常简单的阶段性的总结，这里又全面地进行了一次summary，帮助希望利用智能优化算法用于解决实际优化问题的童鞋。下图中是本公众号内准备推送的各种智能优化方法，其中标红的为比较新颖的算法，暂时还未学习介绍，以后会

最近看群里的小伙伴在疯狂讨论数字孪生，今天我也谈谈自己的理解。

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0 (μ/μW,λ)\left(\mu / \mu_{\mathrm{W}}, \lambda\right)(μ/μW​,λ)-CMA-ES1 Set parameters参数设置2 Initialization初始化3 迭代优化过程3.1 采样新种群3.2 选择和重组：均值移动3.3 自适

国内使用强化学习求解车间调度问题的研究起步较晚，基本是在在2000年以后，而深度强化学习求解车间调度问题更是在2019、2020年左右开始流行。今天在上一篇文章的基础上，列举了**30篇中文文献**，供大家学习参考。.........

文章目录DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ什么是pytorch开始张量Tensor操作OperationsNumPy BridgeTensor 转化为ArrayArray 转化为TensorCUDA TensorsDEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ最近因为课题的需要，要利用pytorch

获取更多资讯，赶快关注上面的公众号吧！文章目录第七章 深度强化学习-深度Q网络7.1 学习目标7.2 深度学习和强化学习的区别7.3 DQN原理7.4 DQN算法7.4.1 预处理7.4.2 结构7.5 实验结果7.5.1 训练和稳定性7.5.2 可视化值函数7.5.3 对比7.6 感悟参考文献第七章 深度强化学习-深度Q网络2013年Mnih等[1]提出了第一个使用强化学习从...

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...

近日有小伙伴在复现强化学习求解作业车间调度的文章代码问题时遇到一些疑惑，对于如何将车间调度问题转化为强化学习可以求解的序列决策问题文章中描述的不是很具体，导致不是很清楚怎么通过强化学习一步一步的动作选择得到调度解的。今天就通过生动形象的方式给大家讲一下目前常用的调度环境建立方法（析取图和仿真模型）的区别。

获取更多资讯，赶快关注上面的公众号吧！文章目录第三章 动态规划-基于模型的RL3.1 学习目标3.2 策略评估（预测）3.3 策略改进3.4 策略迭代3.5 值迭代3.6 异步动态规划3.7 通用策略迭代3.8 总结3.9 练习3.9.1 策略评估3.9.2 策略迭代3.9.3 值迭代3.9.4 赌徒问题第三章 动态规划-基于模型的RL动态规划(DP)这个术语指的是一组算法，它们可以在给定...

获取更多资讯，赶快关注上面的公众号吧！文章目录  在理论和应用上，深度强化学习仍然处于人工智能的初级阶段，随着信息技术和制造技术的发展，将会出现更多不同的应用模式，关于深度强化学习在车间调度中的未来应用，可以考虑以下几个方面：(1) 数字孪生与强化学习的融合  在工业4.0背景下，数字孪生日益火热，其核心思想是通过建模技术建立物理车间的数字模型，并通过数据采集和分析技术，对车间进行全要素建模，得到