申请/专利权人：江西理工大学

申请日：2024-01-03

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117829520A

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;G06N3/04;G06N3/092

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开了一种机器视角下的模仿学习动态调度方法及系统，其中方法包括以下步骤：根据制定的加工工序列表和空闲智能体的列表，获得调度问题；构建并训练神经网络模型，基于通过训练的神经网络模型，获得强化学习智能体；基于所述强化学习智能体对所述调度问题进行处理，获得某一或某些加工工序最优化的调度方案。本发明通过自适应即时奖励重塑的提高学习效率，降低训练成本，在奖励构造方面提升模型的迁移能力以及普适性。

主权项：1.一种机器视角下的模仿学习动态调度方法，其特征在于，包括以下步骤：根据制定的加工工序列表和空闲智能体的列表，获得调度问题；构建并训练神经网络模型，基于通过训练的神经网络模型，获得强化学习智能体；基于所述强化学习智能体对所述调度问题进行处理，获得某一或某些加工工序最优化的调度方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江西理工大学 一种机器视角下的模仿学习动态调度方法及系统

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