研究者提出DredRL扩散策略调度器求解FJSP

Yunyi Zhao等研究者发布论文，提出DredRL，一种双表征增强的扩散策略强化学习调度器，用于求解柔性作业车间调度问题（FJSP）。方法通过自注意力和交叉注意力构建工序与机器的双表征，并以扩散模型作为策略网络迭代去噪生成调度决策。 论文称，在合成实例上，DredRL较SOTA学习方法makespan最多降低5.44%；在四个公开基准中的三个上取得学习类方法最佳表现，并在随机基准上优于随机性感知算法。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。