文章目录前言一、隐性扰动人工调整数据？二、车间调度问题的转化2.1.状态空间2.2 动作空间2.3 奖惩函数2.4环境三、深度强化学习算法3.1动作探索策略3.2激活函数的选择3.3 DDPG 算法总结前言标题： 基于深度强化学习的离散型制造企业车间动态调度研究作者：蒋静静文献摘要为了适应变化万千、竞争激烈的市场环境,制造企业向多类型、小规模的离散制造模式转变,导致车间生产过程变得复杂动态,发生突

位置度量：均值和中位数对于连续数据，最广泛使用的是均值和中位数，他们是值集位置的度量。为了克服传统均值定义的问题，又是使用截断均值的概念。指定0和100之间的百分位数p，丢弃高端和低端（p/2）%的数据，然后用常规方法计算均值，所得的结果即是截断均值，而标准均值是对应于p=0%的截断均值。散布度量：极差和方差绝对平均偏差（AAD）、中位数绝对偏差（MAD）、四分位数极差（IQR）对于多元数据，每个

文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言深度强化学习(DRL)已成为人工智能研究的热点之一。它已被广泛应用于端到端控制、机器人控制、推荐系统、自然语言对话系统等各个领域。本文对深度RL算法及其应用进行了分类，并将现有的DRL算法分为基于模型的方法、无模型的方法和先进RL方法进行介绍。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、无模型强化学习DRL的发展仍