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基于强化学习的多工种调度优化算法

说明

在多工种调度问题中，基于策略梯度的算法可以在每一时刻根据当前的调度状态选择最优的调度动作，并通过不断更新策略参数，使得调度结果逐渐趋向最优。策略梯度方法对于复杂问题具有较好的适应性，尤其适用于那些状态空间非常庞大的调度场景。

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