基本信息

---

下载

文档摘要

---

泓域学术·高效的论文辅导、期刊发表服务机构

多工种协同工作中的自动化与智能化解决方案探索

前言

强化学习（ReinforcementLearning,RL）作为一种通过与环境交互来学习最优策略的机器学习方法，具备了处理复杂动态系统的能力。与传统的优化算法相比，强化学习能够适应不确定性和多变的环境，并通过不断调整策略实现动态调度决策的优化。强化学习在处理大规模、复杂问题时表现出较强的学习能力和自适应性，因此，逐渐成为解决多工种调度优化问题的一种有效工具。

深度学习模型通常需要大量的计算资源，尤其是在大规模、多维度的多工种协同优化问题中，深度学习模型的训练时间和计算量是一个不可忽视的挑战。未