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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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IET collaborative intelligent manufacturing Jg. 4; H. 3; S. 166 - 180
Hauptverfasser: Sun, Xueyan, Vogel‐Heuser, Birgit, Bi, Fandi, Shen, Weiming
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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