A deep reinforcement learning based approach for dynamic distributed blocking flowshop scheduling with job insertions
The distributed blocking flowshop scheduling problem (DBFSP) with new job insertions is studied. Rescheduling all remaining jobs after a dynamic event like a new job insertion is unreasonable to an actual distributed blocking flowshop production process. A deep reinforcement learning (DRL) algorithm...
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| Veröffentlicht in: | IET collaborative intelligent manufacturing Jg. 4; H. 3; S. 166 - 180 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Wuhan
John Wiley & Sons, Inc
01.09.2022
Wiley |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 2516-8398, 2516-8398 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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