基于Q学习的任务调度问题的改进研究
嵌入式实时操作系统任务调度算法研究与改进的开题报告
嵌入式实时操作系统任务调度算法研究与改进的开题报告一、研究背景随着嵌入式技术的不断发展，嵌入式实时操作系统的应用越来越广泛。
实时操作系统是一种专门为实时应用程序设计的操作系统，其最重要的功能是任务调度。
任务调度算法直接影响着嵌入式实时操作系统的性能和可靠性，因此，在嵌入式实时操作系统中任务调度算法的研究和改进具有重要的意义。
目前，常用的任务调度算法包括静态调度算法和动态调度算法。
静态调度算法是指在系统初始化时确定任务的调度顺序，而在任务的运行过程中不进行任何调度的算法；动态调度算法是指在任务的运行过程中根据任务的优先级和属性动态调整任务的调度顺序。
静态调度算法具有稳定性好等优点，但对系统的响应速度和实时性要求较高的应用场景来说，其初始性能就成为算法的瓶颈；动态调度算法能够根据不同的应用场景和需求进行调整，适应性强、可调性好，但由于调度的时间和复杂度较高，因此会引起系统的不稳定性和响应速度降低等缺点。
鉴于上述现状和问题，本文将对现有嵌入式实时操作系统的任务调度算法进行研究，探讨其优缺点，并提出一种基于带权时间片轮转的调度算法，以期改进嵌入式实时操作系统的性能、提高系统的稳定性和实时性。
二、研究内容1. 对嵌入式实时操作系统的任务调度算法进行调研和分析，深入了解其优缺点和适用场景；2. 提出一种基于带权时间片轮转的任务调度算法，分析其设计思路和实现方法，探讨其能够提高嵌入式实时操作系统的性能和实时性；3. 在实际环境下进行该调度算法的开发和测试，收集测试数据并进行分析，进一步验证该算法的可行性和有效性；4. 对比实验，将新算法与其他已有的嵌入式实时操作系统的任务调度算法进行性能和实时性比较。
三、计划进度1. 任务调研和分析（1个月）2. 算法设计和实现（2个月）3. 调度算法开发和测试（3个月）4. 数据收集和分析（1个月）5. 性能和实时性比较实验（1个月）四、预期成果1. 对现有嵌入式实时操作系统的任务调度算法进行深入分析，并探讨不同算法适用的场景和优缺点；2. 提出一种基于带权时间片轮转的任务调度算法，并进行实际验证和测试，验证该算法的可行性和有效性；3. 分析测试数据，比较新算法与其他已有的嵌入式实时操作系统的任务调度算法的性能和实时性，通过实验得出新算法的优劣势。
基于深度学习的边缘计算任务调度算法研究
基于深度学习的边缘计算任务调度算法研究边缘计算是指将计算任务放置在接近数据源和终端的边缘设备上进行处理的一种计算模式。
与传统的云计算模式相比，边缘计算模式具有更低的延时、更高的数据安全性和数据隐私性等优势。
随着边缘设备的不断普及，边缘计算也成为了当前研究的热点之一。
虽然边缘计算模式具有众多的优势，但是其中仍然存在着诸多的挑战。
其中一个重要的挑战是如何将计算任务合理地分配到各个边缘设备上，以便达到最优的计算性能。
解决这个挑战的关键在于寻找一种有效的任务调度算法。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的边缘计算任务调度算法逐渐成为了研究的焦点之一。
深度学习技术具有卓越的性能，在图像识别、自然语言处理等方面已经取得了很大的突破。
将深度学习技术应用于边缘计算任务调度问题中，可以有效地提高任务调度的效率和性能。
在深度学习技术中，卷积神经网络是其中最为主要的一种算法。
卷积神经网络具有非常强大的图像识别能力，已被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
将卷积神经网络应用于边缘计算任务调度算法中，可以有效地提高任务调度的准确性和性能。
具体来说，基于卷积神经网络的边缘计算任务调度算法主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：在边缘设备中采集相关的数据，为后续的任务调度做好准备工作。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括图片去噪、图像缩放等操作，以便于后续的卷积神经网络模型进行处理。
3. 模型训练：使用训练集数据对卷积神经网络进行训练，并对训练过程进行优化，以提高模型的准确性和泛化性能。
4. 模型测试：将训练好的卷积神经网络模型应用于测试数据中，以检验模型的性能和效果。
5. 任务调度：根据测试结果，将计算任务合理地分配到边缘设备上，以便最大限度地提高计算性能和效率。
以上是基于深度学习的边缘计算任务调度算法的基本步骤。
在实际应用中，还需要结合具体的场景和需求进行不同的调整和优化。
总之，基于深度学习的边缘计算任务调度算法具有广泛的应用前景和重要的理论意义。
基于多智能体纳什Q学习WSN节点休眠调度算法
基于多智能体纳什Q学习WSN节点休眠调度算法摘要:目前传统的无线传感网络节点休眠调度算法无法使传感器节点自主学习其每轮调度中的最佳动作(休眠/工作)，导致覆盖率较低，网络生命周期较短。
为此，提出了一种传感器节点利用纳什Q学习进行学习的休眠调度算法(NQSA)，把每个传感器节点当作一个智能体，将整个系统当作多智能体系统，每个节点自主学习其每轮调度中的最佳动作，执行高覆盖率并且低能耗的调度策略。
仿真结果表明， NQSA算法在降低能耗的同时提高了整个无线传感网络系统的覆盖率。
关键词:无线传感网络;节点调度;多智能体强化学习;纳什Q学习中图分类号TP393 文献标志码 A0引言无线传感网络中传感器节点能量有限，且在冗余监听时浪费了大部分的能量，所以适时适当的调度无线传感网络中处于冗余覆盖的节点进入休眠状态，成为了最大化网络寿命的关键[1]。
针对该问题，已有大量研究学者提出了不同的节点调度算法。
文献[2]提出了一种基于网格的节点休眠调度算法，该算法计算每个网格中每个节点的权重，然后判断该节点是否为冗余覆盖节点，然后调度冗余覆盖节点进入休眠。
文献[3]提出了动态概率休眠调度机制的拓扑控制算法，根据分簇后的簇内成员节点数量动态设置节点的休眠概率。
上述调度算法保证了节点执行安全且能耗较低的调度策略，但不具有记忆特性，无法充分利用节点历史数据，每次求解都是独立的过程，而强化学习具有记忆特性刚好可以克服这个问题。
强化学习可以使节点在动态的环境中反复探索与试错，充分利用历史数据来选择每轮中的最佳调度策略。
为此，本文提出了一种基于多智能体纳什Q学习的节点休眠调度算法。
1.系统模型1.1网络模型本文假设每个传感器节点初始能量相同且具有统一的监测范围和通信范围，把每个传感器节点当作一个智能体，将整个系统视为多智能体系统，每个传感器节点与周围节点进行合作型博弈。
传感器节点的传感范围和通信范围看成一个圆形区域。
作出如下定义：定义1: 监测范围半径为R，通信范围半径为2R，与节点i欧式距离小于2R的节点称为节点i的邻居节点。
基于Q学习算法的燃煤机组深度调峰协调控制优化
Telecom Power Technology电源与节能技术学习算法的燃煤机组深度调峰协调控制优化赵涵，杨锋（山东中实易通集团有限公司，山东济南常规的燃煤机组调峰协调控制方法以储能负荷控制为主，减少了节流损失，增加了煤耗量，影响深度调峰协调控制的经济性效果。
因此，设计了基于Q学习算法的燃煤机组深度调峰协调控制优化方法。
确定燃煤机组调峰协调控制优化参数，在满足调度中心给定负荷指令的基础上，将经济性指标作为协调控制优化的约束条件，简化学习算法控制燃煤机组深度调峰均衡负荷，令机组实际供电负荷之和与全厂从而满足深度调峰协调控制的经济性需求。
通过对比实验证实，学习算法；燃煤机组；深度调峰；协调控制；优化方法Optimization of Coordinated Control for Deep Peak Shaving of Coal-Fired Units Based onQ-Learning AlgorithmZHAO Han, YANG Feng(Shandong Zhongshi Yitong Group Co., Ltd., Jinan 2023年12月10日第40卷第23期129 Telecom Power TechnologyDec. 10, 2023, Vol.40 No.23赵 涵，等：基于Q 学习算法的 燃煤机组深度调峰协调控制优化B i =F i (P i ) （1）i 1ni B B =∆=∑（2）式中：B i 为燃煤机组i 的供电煤耗量；F i (P i )为机组i 的煤耗特性方程；P i 为机组i 所协调的负荷；ΔB 为全厂总煤耗；n 为火电厂内并列运行机组数量。
当收到火电厂深调指令时，最优深调控制负荷的响应时间为i P d ni1ni T P P V ==−∑（3）式中：T P i 为最优深调控制负荷响应时间；P d 为火电厂将获得的负荷量；P n 为火电厂当前承担的负荷 量；V i 为第i 台燃煤机组的变负荷速率。
基于强化学习的动态智能调度策略研究
基于强化学习的动态智能调度策略研究动态智能调度策略在日益复杂的现代社会中起着重要的作用。
基于强化学习的动态智能调度策略研究是一个前沿领域，它利用强化学习算法来优化调度过程，以提高效率和性能。
本文将介绍基于强化学习的动态智能调度策略的研究现状、方法和发展前景。
一、研究现状目前，传统的调度策略主要基于静态模型，无法适应复杂多变的环境。
而基于强化学习的动态智能调度策略能够根据环境变化和任务需求调整策略，从而达到更好的调度效果。
强化学习是一种机器学习方法，它通过不断试错与奖惩机制来自主学习，进而选择出最优的决策策略。
在动态调度中，强化学习的优势在于能够学习和适应不断变化的环境，并根据实时反馈调整决策策略。
二、方法研究基于强化学习的动态智能调度策略的首要任务是建立合理的状态和行动空间。
状态可以包括任务的属性（如优先级、截止日期）和环境的因素（如网络状况、资源利用率）。
行动空间则对应调度的具体操作，比如选择执行任务的设备或调整任务的执行顺序。
在强化学习方法中，Q-learning是最常用的算法之一。
Q-learning通过在状态-行动空间中的每一个点上更新一组Q值来实现策略优化。
通过不断尝试和学习，Q-learning 能够找到在不同状态下选择合适行动的最优策略。
除了Q-learning，还有很多其他的强化学习算法，如Deep Q-Network（DQN）、Policy Gradient等，它们在不同的场景下有着各自的优势和适用性。
为了进一步提高调度效果，研究者们也尝试将深度学习方法与强化学习相结合，形成深度强化学习算法。
深度强化学习将神经网络应用于强化学习中，通过神经网络来近似Q值函数，使得系统能够更高效地学习和决策。
这种方法已经在许多领域取得了显著进展，如游戏领域的AlphaGo和自动驾驶。
三、发展前景基于强化学习的动态智能调度策略的研究前景非常广阔。
随着科技的不断发展，越来越多的领域需要实时智能调度策略，如物流调度、网络流量管理、车辆路径规划等。
基于强化学习的自适应调度算法研究
基于强化学习的自适应调度算法研究自适应调度算法在解决复杂的优化问题方面发挥着重要的作用。
随着计算机技术的不断发展，强化学习已成为解决这些问题的一种有效方法。
本文将介绍基于强化学习的自适应调度算法的研究。
1. 强化学习的基本原理强化学习是机器学习的一个分支，旨在通过与环境互动来学习最优策略。
在强化学习中，智能体通过与环境进行交互，观察环境的状态，并采取行动来最大化奖励。
智能体通过学习不同的策略，逐渐改进其决策能力，以便在给定的环境下获得最大的回报。
2. 自适应调度算法的定义自适应调度算法是指在动态变化的环境下，根据任务的实际情况自动调整资源分配的算法。
调度算法的目标是在有限的资源下，尽可能地提高任务的完成效率和系统的整体性能。
自适应调度算法可以根据任务的特点和系统的状态，动态地调整任务的执行顺序和资源分配策略，以最大程度地提高任务的完成速度和质量。
3. 基于强化学习的自适应调度算法的研究方向基于强化学习的自适应调度算法在处理复杂的调度问题方面具有独特的优势。
研究者们提出了许多基于强化学习的自适应调度算法，其中一些核心研究方向包括：状态表示和特征提取、行为选择和策略迭代。
首先，状态表示和特征提取是基于强化学习的自适应调度算法中的重要环节。
在调度问题中,合理的状态表示和特征提取能够更好地捕捉到任务的特征和系统的状态，从而为智能体提供更准确的决策依据。
研究者们利用深度神经网络、卷积神经网络等机器学习方法，对任务和系统的状态进行建模和表示。
其次，行为选择是基于强化学习的自适应调度算法中的关键环节。
行为选择策略的优劣直接影响智能体的决策质量。
在传统的强化学习算法中，常用的行为选择策略包括ε-贪婪策略和Softmax策略。
近年来，研究者们提出了一些创新的行为选择策略，例如采用深度神经网络进行行为选择，或者使用探索-开发平衡的策略，以解决行为选择中的局限性。
最后，策略迭代是基于强化学习的自适应调度算法中的重要步骤。
基于改进模拟退火任务调度算法研究
ａｄｔｅａａｙｉｏ ｅＱ—ｌ ｒｉ ｒ ｒｈ ａｅ ｍｕａ ｄａｎａ ｎ ｌ ｒｈ ａ ｔ ｄ ｃｄ Ｃ ｍｂｎｄｗｔ ｎ ｎｌｓ ｆｈ ｅｎ ｎ ａ ｏｉ ｍ ｂｓｄｏ ｓ ｌ ｅ ｎｅｌ ｇａ ｏ ｔｍ ｗ ｓ ｎ ｏｕｅ ． ｏ ｉｅ ｉ ｈ ｓ ｔ ａ ｇ ｇ ｔ ｎｉ ｔ ｉ ｇｉ ｉｒ ｈ
ｅ．Ｓｍ ｌ ｉ ｓｌ ｏ ａ Ｑ — ｅｒｉ ｓｓｗｔ ａｓ ｇ ｃｅ ｕ ｎ ｌ ｒ ｍ ｓ ｎｆ ａｔ ｐｏｅ ｅｃｎ ｎ ｉｕａ ｏ ｒ ｕｔ ｓ ｗｔ ｔ ｌａ ｎ ｔ ｋ ｉ ｉ ｌ ｓｈｄ ｌ ｇａ ｏ ｔ ｉ ｉｃ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ｉ ｒ ｓｔ ｏ— ｔｎ ｅ ｓｈ ｈ ｎ ｇａ ｈ ｎｅ ｉ ｇｉ ｈ ｇ ｉｎ ｙ ｍ ｖ ｈ
第２卷 第１期 ８ ２
文章编号：０６— ３ ８ ２ １ ） ２— ２ ２—０ １０ ９ ４ （０ １ １ ０ １ ３
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基 于 改进 模 拟退 火 任 务 调 度算 法研 究
程 建 军 胡成 松 ，
（ ．襄樊学院数学与计算机学 院， １ 湖北 襄 樊 ４ １５ ； ４ ０ ３
ｖ ｒ ｅ ｃ ａ ｅ ａ ｄ ｓ ｏ ｔｎ ｈ ｘ ｃ ｔ ｎ ｔ ． ｅ ｇ ｎ ｅ ｒ ｔ ｎ ｈ ｒ ｓｔ ｅ ｅ ｅ ｕ ｉ ｉ ｅ ｏ ｍｅ
Ｋ Ｙ ＯＲ ： ａｋｓｈｄ ｌ ｇ ｅｒｉ ｔ ｔ ｅ； ｉｕａｅ ｎ ｅｌ ｇａｇｒｈ Ｅ Ｗ ＤＳ Ｔ ｓ ｃ ｅｕ ｎ ；Ｌ ａ ｎ ｓａ ｇ ｓ Ｓｍ ｌ ｄａｎａｉ ｌ ｉ ｍ ｉ ｎ ｇ ｒｅ ｉ ｔ ｎ ｏｔ
基于改进Q-learning算法的移动机器人路径规划
基于改进Q-learning算法的移动机器人路径规划
井征淼;刘宏杰;周永录
【期刊名称】《火力与指挥控制》
【年(卷),期】2024(49)3
【摘要】针对传统Q-learning算法应用在路径规划中存在收敛速度慢、运行时间长、学习效率差等问题,提出一种将人工势场法和传统Q-learning算法结合的改进Q-learning算法。
该算法引入人工势场法的引力函数与斥力函数,通过对比引力函数动态选择奖励值,以及对比斥力函数计算姿值,动态更新Q值,使移动机器人具有目的性的探索,并且优先选择离障碍物较远的位置移动。
通过仿真实验证明,与传统Q-learning算法、引入引力场算法对比,改进Q-learning算法加快了收敛速度,缩短了运行时间,提高了学习效率,降低了与障碍物相撞的概率,使移动机器人能够快速地找到一条无碰撞通路。
【总页数】7页(P135-141)
【作者】井征淼;刘宏杰;周永录
【作者单位】云南大学信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.煤矿井下基于Q-learning算法的移动机器人路径规划
2.基于改进Q-learning 的移动机器人\r路径规划应用研究
3.基于改进Q-learning算法的移动机器人局部
路径规划4.基于BAS和Q-Learning的移动机器人路径规划算法研究5.基于改进Q-learning算法的移动机器人路径优化
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强化学习中的QLearning算法及其优化
强化学习中的QLearning算法及其优化强化学习是一种机器学习算法，通过在动态环境中完成一系列任务，自动学习如何通过最大化奖励来达成某个特定目标。
在强化学习中，Q-Learning算法是一种常用的方法，可以有效地解决大量的问题，同时也可以通过一些优化方法来提高其效率和准确性。
Q-Learning算法是一种基于值函数的强化学习算法，其主要思想是通过学习价值函数来选择最佳行动。
具体地说，价值函数表示对每个状态和行动的优劣程度的估计，可以帮助智能体选择最优策略。
通过与环境进行互动，Q-Learning算法不断地更新价值函数，以实现最优策略的选择。
在实际应用中，Q-Learning算法的效率和准确性往往受到一些限制，例如状态空间和行动空间太大、奖励稀疏等问题。
因此，一些优化方法被应用于算法中，以改善其性能。
一种常用的优化方法是利用神经网络来估计价值函数。
与传统的Q-Learning算法不同，这种方法不需要显式地定义价值函数，而是通过神经网络来估计价值函数。
由于神经网络可以学习逼近复杂函数，因此可以更好地处理状态空间和行动空间较大的情况，提高算法的准确性和效率。
另一种优化方法是使用经验回放技术。
该技术的主要思想是通过从先前学习的经验中随机选择样本，来训练神经网络，以改善学习效率和稳定性。
由于与之前的经验相关的样本具有更高的相关性，因此经验回放技术可以有效地利用样本，并提高样本利用率。
此外，一些其他的优化方法也被应用于Q-Learning算法中，例如深度强化学习、双重学习和优先经验回放。
这些方法可以进一步提高算法的效率和准确性，并有助于解决实际应用场景中的问题。
综上所述，Q-Learning算法是一种常用的强化学习算法，在实际应用中也面临一些限制和问题。
通过一些优化方法的应用，可以提高算法的效率和准确性，并应对实际应用场景中的问题。
未来，Q-Learning算法和其优化方法的研究将继续发展，为解决更加复杂的任务和问题提供更加有效的方法。
改进的Q学习算法在作业车间调度中的应用
摘
要： 在制 造业 系统 中车 间调 度是一项 关键技 术 ， 以用 强化 学 习中的 Ｑ 学习 实现 对 车间作 业的动 态调度 。 可
传统的 Ｑ学习存在 收敛 速度慢和容 易导致局部收敛 的矛盾 ， 为此提 出一种改进的 Ｑ学习算法。在行 为动作上提 出了
一
种双层动作合成 的动作组 ， 出常规数 学中“ 给 聚度 ” 概念来衡 量在 某一状 态动作组 选择 的均 匀程度 ， 到既 能加速 达
一
种用强化学习方法来 解决 ＪＰ问题 ， Ｓ 并且 提 出了一种 复合
式的规则 。
提出了许多最优化求解方法 ， 由于其本身的复杂性 ， 但 至今 尚
未形成系统的理论与方法 。如何寻求有效可行 的调度求解 方
Ａ ｓｒｃ：Ｔ ｅ ｏ ｈｐＰｏ ｌ （Ｓ ）ｉ ａｋｙｔ ｈ ｏ ｇ ａ ｕａｔｒ ｇｓｓ ｍ，ａｄｔｅＱ ｌａ ｉｇｗ ｓｕｅ ｏ ｂ ｔ ｔ ｈ ｂＳ ｏ ｒｂｅ ＪＰ ｓ ｅ ｃｎｌ ｙｉ ｍ ｎ ｆ ｕｉ ｙｔ ａ Ｊ ｍ ｅ ｏ ｎ ｃ ｎ ｅ ｎ ｈ ｅｒ ｎ ａ ｓｄ ｔ ｎ ｒａｚ ．Ｔ ｅｉｐｏｅ ａ ｉｇａ ｏ ｔ ａ ｓｇｅｔ ｅａ ｓ ｏ ｔ ａ ｉｏａ ａｇｒｈ ａ ｍ ｔｉｎ ｆ ｌ ｎ ｅｌ ｅｉ ｈ ｒｖｄ Ｑ ｌ ｒ ｎ ｌ ｒｈ ｗ ｓ ｕｇｓ ｄｂｃｕｅ ｆ ｈ ｔ ｄｔ ｎ ｏｉ ｍ ｈｓｌ ｉ ｔ ｓｏ ｏ ａ ｄ ｉ ｔ ｍ ｅｎ ｇｉ ｍ ｅ ｅｒ ｉｌｌ ｔ ｉ ａｏ ｓｗ
改进 的 Ｑ学 习算 法在 作 业 车 间调 度 中的 应 用
王 超 郭 ， 静 包振 强 ，
（ ． 州工业 职业技术学 院 电子信息工程系 ， １扬 江苏 扬州 ２ ５０ ； ２ 扬州大学 信息工程学 院， ２ ０９ ． 江苏 扬州 ２５ ０ ） ２０ ９
基于多分支深度Q_网络模型的卫星通信任务调度方法
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１０６．２０２３．１２．０２５引用格式：班亚明，马宁，王玉清，等．基于多分支深度Ｑ网络模型的卫星通信任务调度方法［Ｊ］．无线电工程，２０２３，５３（１２）：２９２１－２９２６．［ＢＡＮＹａｍｉｎｇ，ＭＡＮｉｎｇ，ＷＡＮＧＹｕｑｉｎｇ，ｅｔａｌ．ＡＭｅｔｈｏｄｆｏｒＳａｔｅｌｌｉｔｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＴａｓｋＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇＢａｓｅｄｏｎＭｕｌｔｉ ｂｒａｎｃｈＤｅｅｐＱＮｅｔｗｏｒｋＭｏｄｅｌ［Ｊ］．ＲａｄｉｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２３，５３（１２）：２９２１－２９２６．］基于多分支深度Ｑ网络模型的卫星通信任务调度方法班亚明１，马 宁１，王玉清１，孙文宇１ ，王宝宝２，刘秀芳２，贾慧燕２（１．中国电科网络通信研究院，河北石家庄０５００８１；２．航天系统部装备部军事代表局驻石家庄军事代表室，河北石家庄０５００８１）摘 要：针对卫星通信系统中的任务调度问题，基于深度强化学习框架提出了一种多分支深度Ｑ网络模型的卫星通信任务调度方法。
通过引入任务列表分支网络和资源池分支网络，该模型能够同时提取卫星任务状态和卫星资源池状态的特征，并通过价值分支网络计算动作价值函数；在模型输出部分引入了包括任务选择与资源优先级动作的多个动作的选择，增加了调度动作的选择空间。
实验结果表明，在非零浪费和零浪费数据集上，多分支深度Ｑ网络模型与启发式方法相比在提高平均资源占用性能的同时显著降低了运行的时间开销。
关键词：任务调度；深度Ｑ网络；深度强化学习；卫星通信基于上述背景，本文基于深度强化学习网络的任务调度方法，针对卫星通信系统的场景提出了一种多分支深度Ｑ网络模型，主要研究内容和贡献如下：首先，提出了一种基于深度强化学习模型的任务调度方法，该模型通过引入了任务列表分支网络（ＴＬ分支）和资源池分支网络（ＲＰ分支），多分支深度Ｑ网络能够同时对卫星资源池状态和卫星任务状态提取特征。
基于人工智能的智能调度与配送优化方案
基于人工智能的智能调度与配送优化方案第一章智能调度与配送概述 (2)1.1 智能调度的定义与意义 (3)1.1.1 定义 (3)1.1.2 意义 (3)1.2 配送优化的现状与挑战 (3)1.2.1 现状 (3)1.2.2 挑战 (3)1.3 智能调度与配送的发展趋势 (4)1.3.1 人工智能技术的广泛应用 (4)1.3.2 网络化配送模式的发展 (4)1.3.3 绿色物流的推广 (4)1.3.4 物流行业与互联网的深度融合 (4)第二章人工智能技术在智能调度中的应用 (4)2.1 机器学习在调度算法中的应用 (4)2.1.1 基于监督学习的调度算法 (4)2.1.2 基于无监督学习的调度算法 (4)2.2 深度学习在调度模型中的应用 (5)2.2.1 卷积神经网络（CNN）在调度模型中的应用 (5)2.2.2 循环神经网络（RNN）在调度模型中的应用 (5)2.3 强化学习在调度策略中的应用 (5)2.3.1 基于Q学习的调度策略 (5)2.3.2 基于深度强化学习的调度策略 (6)第三章人工智能技术在配送优化中的应用 (6)3.1 路径规划算法的优化 (6)3.2 载重优化策略 (6)3.3 实时配送调整策略 (7)第四章数据分析与预处理 (7)4.1 数据收集与清洗 (7)4.1.1 数据来源 (7)4.1.2 数据清洗 (7)4.2 数据预处理方法 (8)4.2.1 数据标准化 (8)4.2.2 数据归一化 (8)4.2.3 数据降维 (8)4.3 特征工程 (8)4.3.1 特征选择 (8)4.3.2 特征提取 (8)4.3.3 特征转换 (9)第五章模型构建与评估 (9)5.1 模型构建方法 (9)5.1.1 模型框架 (9)5.1.2 数据预处理 (9)5.1.3 特征提取 (9)5.1.4 调度与配送策略模块 (9)5.1.5 模型训练与预测 (10)5.2 模型评估指标 (10)5.3 模型优化策略 (10)第六章智能调度与配送系统设计 (10)6.1 系统架构设计 (10)6.1.1 系统整体架构 (11)6.1.2 系统技术架构 (11)6.2 关键模块设计 (11)6.2.1 数据处理模块 (11)6.2.2 调度算法模块 (12)6.2.3 配送优化模块 (12)6.3 系统集成与测试 (12)6.3.1 系统集成 (12)6.3.2 系统测试 (12)第七章实验与分析 (12)7.1 实验设计 (13)7.1.1 实验目的 (13)7.1.2 实验环境 (13)7.1.3 实验数据 (13)7.1.4 实验方法 (13)7.2 实验结果分析 (13)7.2.1 调度效率分析 (13)7.2.2 配送成本分析 (13)7.3 实验结论 (14)第八章智能调度与配送在行业中的应用案例 (14)8.1 物流行业应用案例 (14)8.2 零售行业应用案例 (14)8.3 医疗行业应用案例 (15)第九章挑战与未来展望 (15)9.1 技术挑战 (15)9.2 产业挑战 (15)9.3 未来发展趋势 (16)第十章总结与建议 (16)10.1 工作总结 (16)10.2 成果与贡献 (16)10.3 政策建议与产业展望 (17)第一章智能调度与配送概述1.1 智能调度的定义与意义1.1.1 定义智能调度是指运用现代信息技术、人工智能算法和大数据分析，对物流运输过程中的人员、车辆、货物等资源进行合理配置与优化，以提高物流运输效率、降低成本的一种管理方式。
基于强化学习的智能化调度系统设计与实现
基于强化学习的智能化调度系统设计与实现智能化调度系统是现代工业中非常重要的一个应用领域，它可以将人工智能技术与调度问题相结合，使得整个系统能够更好地完成各种任务，提高系统效率和工作效益。
此外，随着强化学习技术的逐渐成熟，越来越多的智能化调度系统也开始采用强化学习算法，以取得更好的效果。
本文将就基于强化学习的智能化调度系统的设计与实现进行探讨。
一、智能化调度系统设计思路传统的调度系统多采用基于规则的方法，即经过多年的实践和积累之后，建立了一套系统化的规则库来进行调度工作，而这些规则主要是通过专家经验和部分知识推导得出的。
但是，由于这种方法过于依赖专家知识和规则库的建立，导致调度系统的灵活性和可扩展性较弱，无法适应大规模任务的复杂和多变的情况。
因此，基于强化学习的智能化调度系统应运而生。
智能化调度系统主要采用强化学习的方法，该方法能够从与环境的交互中获取知识、学习策略，并且逐步优化策略，在不断试错中来实现效率最大化和任务完美完成。
基于强化学习的智能化调度系统的设计就是将这一思路应用到调度系统中。
首先，应该从运行环境的抽象和建模入手，即从真实环境中提取有用信息，构建适应模型，并根据实际需求对模型进行学习和调整。
其次，需要每个智能调度系统都应该具有某种可执行的策略，并根据以往的经验来发现最优策略，这是通过强化学习算法来实现的。
最后，在实际应用中，还需要建立可靠的评估指标，来评估和改善系统性能。
二、强化学习算法在智能化调度中的应用强化学习的大致流程可以分为状态、行为和奖励三个组成部分。
在强化学习中，我们需要根据当前的状态进行一定的行为，以触发奖励，进而对属性进行更新。
智能化调度需要的是最佳行为策略，可以通过找到最佳Q值，找到最优的策略。
当前流行的强化学习算法有Q-Learning算法、Sarsa算法以及Deep Q Network （DQN）算法等。
其中，Q-Learning算法适用于解决离散和小规模状态空间下的智能化调度问题，而Sarsa算法适用于具有连续变量状态空间和动作空间的智能化调度问题。
基于DQN协同进化算法的柔性作业车间能效调度优化
基于DQN协同进化算法的柔性作业车间能效调度优化柔性作业车间调度作为一种重要的生产管理问题，旨在合理安排任务的执行顺序和机器的分配，以提高生产效率和降低能源消耗。
本文将介绍一种基于Deep Q-Network（DQN）协同进化算法的柔性作业车间能效调度优化方法，通过该方法可以实现对作业车间的能效进行有效的优化。
1. 引言柔性作业车间是一种具有多种功能的生产系统，通常由多台具备不同能力和特性的机器组成。
作业车间调度问题旨在合理地对作业进行排序和机器分配，以最大程度地提高生产效率和能源利用率。
传统的调度方法通常基于启发式算法或规则进行决策，但这些方法往往无法充分利用数据和实时信息进行优化。
2. DQN协同进化算法介绍DQN协同进化算法是一种基于深度强化学习和进化计算思想的优化算法。
该算法结合了DQN神经网络和进化策略进行决策的优点，并在柔性作业车间调度问题中具有较好的适应性。
3. 系统模型在基于DQN协同进化算法的柔性作业车间能效调度优化中，需要建立合适的系统模型。
该模型通常包括作业、机器、任务的特征和约束条件等要素，并将其转化为数学模型。
4. DQN网络设计为了实现柔性作业车间的能效调度优化，需要设计适合的DQN网络。
该网络可以包含多个隐藏层和输出层，使用适当的激活函数和损失函数进行训练和优化，并结合进化计算进行决策。
5. DQN协同进化算法在柔性作业车间调度中的应用将DQN协同进化算法应用于柔性作业车间调度问题中，可以通过对机器分配和作业排序进行优化，以提高车间的能效。
该算法可以根据实时数据和环境变化进行决策，并通过进化计算进行优化。
6. 实验与结果分析通过实验验证，可以评估基于DQN协同进化算法的柔性作业车间调度优化方法的性能。
实验结果显示，该方法相比传统的调度方法在提高生产效率和能源利用率方面具有明显的优势。
7. 结论基于DQN协同进化算法的柔性作业车间能效调度优化方法可以有效地提高生产效率和降低能源消耗。
基于深度Q网络的智能控制系统设计与优化
基于深度Q网络的智能控制系统设计与优化深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）作为人工智能领域的热门研究方向，已经在智能控制系统设计与优化中展现出了巨大的潜力。
深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）作为深度强化学习的代表算法，通过将Q-learning算法与神经网络相结合，实现了对复杂环境中智能体行为的优化。
本文将探讨基于深度Q网络的智能控制系统设计与优化，并对其应用领域、优势和挑战进行分析。
一、引言智能控制系统是指通过引入人工智能技术实现对复杂环境中的自动控制和决策过程进行优化和改进的一种系统。
在传统控制方法中，需要手动设计和调整各种规则和参数，而基于深度Q网络的智能控制系统则可以通过学习自动调整参数，并在复杂环境中实现更加精确和高效的控制。
二、基于深度Q网络的智能控制系统1. 深度Q网络原理基于深度Q网络（DQN）算法是由Google DeepMind团队提出并应用于Atari游戏任务上。
该算法通过将Q-learning算法与深度神经网络相结合，实现了对状态-动作对的Q值函数的估计和优化。
深度Q网络通过将状态作为输入，输出每个动作的Q值，并根据最大化Q值来选择最优动作。
2. 深度Q网络的训练过程深度Q网络通过与环境进行交互来进行训练。
每个时间步，智能体根据当前状态选择一个动作，并观察到下一个状态和奖励。
这些经验被存储在经验回放缓冲区中，并用于更新深度神经网络的参数。
更新过程中使用了目标网络来稳定训练过程。
3. 深度Q网络在智能控制系统中的应用基于深度Q网络的智能控制系统可以应用于各种领域，如机器人控制、自动驾驶、电力系统调度等。
在机器人控制中，可以利用DQN算法优化机器人在复杂环境中的路径规划和目标达成过程。
自动驾驶领域可以利用DQN算法实现对车辆行为和交通规则的自主学习和优化。
三、基于深度Q网络智能控制系统设计与优化方法1. 状态表示和特征提取在基于深度Q网络的智能控制系统设计中，合适的状态表示和特征提取对于系统性能的影响至关重要。
基于深度强化学习DDDQN的高速列车智能调度调整方法
基于深度强化学习DDDQN的高速列车智能调度调整方法高速列车智能调度调整方法基于深度强化学习DDDQN随着社会的发展和人们对出行需求的增加，高速列车的运营管理变得更加复杂和关键。
为了提高高速列车的运输效率和服务质量，智能调度调整方法应运而生。
本文将介绍一种基于深度强化学习DDDQN 的高速列车智能调度调整方法，该方法借助于深度强化学习的技术，通过学习和优化来实现智能调度调整。
一、深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）深度强化学习是结合了深度学习和强化学习的一种方法，能够处理更复杂的问题并取得更好的效果。
深度学习模型可以对输入数据进行高级抽象和表征学习，而强化学习则可以通过与环境交互来学习决策函数以达到最优策略。
二、高速列车智能调度调整方法的挑战高速列车的运营管理面临着许多挑战，如列车排队、进站和出站时刻的冲突、动车组的调度等。
传统的调度方法往往基于经验规则或数学模型，无法应对实时变化的情况和复杂的交叉影响。
因此，设计一种能够学习和优化的智能调度调整方法是非常重要的。
三、基于深度强化学习的高速列车智能调度调整方法1. 状态的表示为了让智能调度系统能够理解和处理高速列车的运行状态，我们需要将状态进行适当的表示。
对于高速列车智能调度，状态可以包括列车的位置、速度、实际到站时间、所需到站时间等信息。
2. 动作的选择在每个时间步，智能调度系统需要选择适当的动作来调整列车的运行状态，如加速、减速、停车等。
这些动作将影响列车的时间和能耗。
3. 奖励的定义为了训练深度强化学习模型，我们需要定义合适的奖励函数来评估每个动作的好坏。
奖励函数应该考虑到列车的运行时间、能耗和乘客满意度等因素。
4. 训练过程在训练过程中，我们使用DDDQN算法来更新智能调度系统的决策策略。
DDDQN是一种改进的深度强化学习算法，能够更好地处理状态空间的复杂性和可训练性的问题。
5. 调度调整通过训练得到的智能调度系统，我们可以在实时中迭代地调整列车的运行状态，以实现智能的调度调整。
机器学习在施工任务调度中的应用
机器学习在施工任务调度中的应用摘要：当今社会，机器学习已经越来越广泛地应用于各个领域。
在建筑施工领域，任务调度是一个重要的管理问题。
本文主要探讨机器学习在施工任务调度中的应用。
首先，介绍了施工任务调度的意义和挑战，同时对机器学习的基本方法做了简要的概括。
接着，结合任务调度的实际工作流程，探讨了在施工任务调度中应用机器学习的可行性和优点。
最后，通过案例分析，说明了机器学习在施工任务调度中的应用实践，并总结了优化施工任务调度的方式和方法。
关键词：机器学习、施工任务调度、优化、智能算法一、背景和意义施工过程中会涉及多个工序和多个任务，必须合理安排施工任务的优先级和顺序。
任务调度是指按一定的要求和条件，对构成一组任务的工程组成元素进行集中控制，使它们按一定的规律有序地运作，并在约束条件下，满足目标的需求。
任务调度在施工行业中有着广泛应用，是提高施工效率、降低成本、保证建筑工程安全质量的一个重要环节。
但由于任务调度涉及复杂的工序和多种约束条件，因此其调度难度较大。
人工进行任务调度，需要耗费较多的时间和精力，而且调度方案不一定是最优的。
而机器学习算法可以根据历史数据和约束条件自主学习和优化调度方案，提高任务调度效率和准确性。
因此，在施工任务调度中应用机器学习算法，不仅能够提高施工效率，还可以解决传统人工调度的一些问题，大幅度降低人工管理成本，提高管理效率。
二、机器学习的基本方法机器学习是人工智能的一个分支，是一种通过算法让计算机从经验数据中学习的过程。
机器学习的基本方法包括监督学习、无监督学习和强化学习。
1. 监督学习监督学习是一种基于样本标记的机器学习方法，其分类和回归任务都是在有监督的情况下进行的。
从大量已知标记的数据中，机器可以学习到规律和模式，预测和分类未知的数据。
2. 无监督学习无监督学习是一种不依赖于标记数据的机器学习方法，其目标是发现数据中的模式、结构和特征。
无监督学习常用于聚类分析和降维分析等领域。
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调 度 问题 的 关 键 就 在 于 如 何 将 调 度 问题 建 模 为 ＭＤ 模 型 。一 个ＭＤＰ 型 可 以表示 如下 Ｐ 模
｛ Ａ， Ｓ ， ｆ Ｓ＋）ｒ Ｓ ， ｆ， （ ，ａ ）Ｓ ， ， Ｐ（ ｆａ ， ｆ１， （ ｆ ａ ）Ｗ Ｓ ， ｒ； ｆ
就 是 图 Ｇ中 的一 个节 点 ； 是 任务 前驱 图中
力 。而 在产 品生产过 程 中 ，任 务 的规 划和 分解 ，
子 任务 间 的调度 与优 化作 为 协 同工作 的基 础 ，就 显 得尤 为重 要 。 目前 ，有 效 的调 度 方法 与优 化技
近 年 出现 的一些 启发 式算法 为求 解此类 ＮＰ完 全
问题提供 了新 的途径 。其 中 ，遗传 算法 以解 决大 空 间 、非 线性 、全 局寻优 等 复杂 问题 时具有 传统
７个 子任 务 的约 束 关系 图 。对 于一 个任 务前 驱 图 Ｇ，Ｇ＝ ） （ ， ，其 中 为 子任 务集 ，一 个子 任 务
，
ｐｏｅｓＭＤＰ为基 础 ＿ ， 过试 错机 制 来获 得最 ｒｃｓ， ） ｌ 通 刚
优 行 为策 略 。因此 ，采用 强 化 学 习求 解 设计 任 务
始时间。 现 在 的 目标 就 是 ，寻 找 一个 分配 调度 策 略 ，
１ 问题 定 义
任 务调 度 问题 可 以简单 的描述 为 ，由设计 任 务分 解 出 的 Ⅳ个 子 任务 要在 个 处理 机上 加 工 ， 每 个 子 任 务 要 在 某 个 处理 机 上 连 续 加 工 一 段 时 间 ，调 度 就 是将 各 个 子任 务 恰 当 的分 配 给 处 理
其 中 ， Ｐ ｅ （￣ ｒｄ Ｔ ）表 示 的 前 驱 节 点 集 合 ，
∈Ｐ ｅ （ 。 ｒｄ ￣） ６ 一 个任 务 匹配矩 阵 ） ×＝ ｛ ≤ｆ ≤ ，
１ ≤ ｝ ≤， ，若 幽 ＝ 表示 任 务 分配 给 了处 理机 ｌ
Ｐ，反之 ４ ｏ ＝ 。称
如果 满足 ：
文 献标 识码 ：Ａ 文 章 编 号 ：２ ９ ．０ Ｘ ２ １ ）３０ １—６ ０ ５３ ２ （０ ２０ —０ １０
Байду номын сангаас
Ｉ ｒ ｖ ｍｅ ｔ ｆ ａｋｓｈ ｄ ｌ ｇｂ ｓｄｏ ｌａ ｎｎ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｓ ｅ ｕｉ ａｅ ｎＱ－ ｒ ｉｇ ｏｔ ｃ ｎ ｅ
Ｌｉ ａ ｐｉ ｇ， Ｄｕ Ｌｉ ｕ Ｘｉｏ ｎ ｎ， Ｓｈ ｉＨｕｉ
作 ，更 能够 充分 发 挥企业 自身 的群组 优势 ，从而
理 论和 实用 价值 。 Ｊ 任 务调 度 问题 已经被证 明是一个 ＮＰ完 全 问 题 Ｌ， ２ 不可 能在 多项 式 时间 内找到 问题 的最 优解 。 Ｊ
提 高产 品 的开发 效率 ，增 强企业 在 市场 中 的竞争
问 ， Ｐ（ ｆａ ， ｆ１ 为系统 处 于状 态 ， Ｓ ， Ｓ＋） 时，执 行 决 策动 作 ， 转 移 到下 一状 态 的转 移 概 率 ， 后
（ ｃ ｏ ｌ ｆ ｏ ｕｅ ｄ ｎｏｍａｉｎ Ｈｅ ｉ ｎｖ ｒｉ ｆ ｅ ｈ ｏ ｇ ， ｅｆｉ ｎ ｕ ２ ０ ０ ， ｈ ａ） Ｓ ｈ ｏ ｏ Ｃ ｍｐ ｔ ａ ｆｒ ｔ ， ｆ ｉｅｓ ｙ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｙ Ｈ ｉ ｈ ｉ ３ ０ ９ Ｃ ｉ ｒｎ Ｉ ｏ ｅＵ ｔｏ ｏ ｅＡ ｎ
恸（ １ｍ（， ） ｒ￣（ ）１ ａ ０（） Ｐ （ ２ ｘ ｌ ＋ ｅ ） ｄ ＝， ） 其
．
，
基于 Ｏ 学 习 的分布 式 自主 资源 管理框 架 ， 并通 过
仿真 与对 比试 验 ，证 明其 比现存 的其他 方法 大 大 提高 了系统 效率 ，并且 提 出 了一种 基 于多 步信 息 更新 值 函数 的 多步 Ｏ 学 习调度 算法 ， 并结合 实 例 阐 明其 解 决任 务调 度 问题 的有 效性 。针对 此 ， Ｊ 本文 改进 了现 有 的基 于 Ｍｅ ｏ ｏｉ原则 的 Ｏ学 习 ｔ ｐｌ ｒ ｓ 算法 ，并将 其应 用 到协 同设计 的任 务 调度上 ，通 过和 文 献［］ 示 实例 的对 比， 明该 算法 具有 更 ８所 表 好 的收 敛速 度和 泛 化性 。
为一个调度策略记为 ，
（）∑ｄ≥ ， ＝该 束 件 意 １ １∑ １约 条 的
义 是每个 处 理机 至少 分配 一个 任 务 ，并且一 个 任 务 同时 只能 调度 给一 台处理机 。 （ ） 调 度在 同一 台处 理机 中的所 有任 务 是 ２ 按 深度 值升 序排 列 的 。 ７） 一 个 调 度 策 略 的 执 行 时 间 ｆ ） （ ）一ｔ ，其 中 ｔＰ） 调 度 策 略 （ ＝ （ ） ｏ ｉ． ｒ ，为 中处理 机 Ｐ 上 最后 一个 任务 完 成的 时 间 ，ｔ为开 。
随着 产 品设 计 的复杂 化 和多样 化 ，协 同工作 已成为 设计 制造 领域 中的必 由之路 。协 同工 作 的
术 的研 究和 应用 ，已经成 为先 进生 产技 术实 践 的 基础 和 关键 ，所 以对 它 的研 究与应 用具 有重 要 的
开 展 ，不 仅加 强 了企业 内部和企 业 间 的交流 与合
Ａｂｓｒ ｃ ： ｎ ｔ ｓＰ ｐｅ ， ａ ｋｏ ｃ ｓｏ ｏ ｅ ｓｍ ｏ ｅ Ｓｂｕ ｌ ｔ ｓ ｒｂｅｔ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍ ｔ ａ ｔ Ｉ ｈｉ ａ ｒ ａ Ｍ ｒ ｖ Ｄｅ ｉｉ ｎ Ｐｒ ｃ ｓ ｄ １ｊ ｉｔ ｏ ｄｅ ｃ ｉ ｈ ｒ ｂ ｅ ｏｆ
智 能体 通 过与 不确 定 的外 界环 境进 行 交互 ，从而
图 １ 任 务 前 驱 图
５ 子任 务节 点 的深度 值 ）
，
获 得最 优解 的学 习过程 。 ｉ ｎ ｚ 等 人将 。学 Ｗｅ ｇ ｉ Ｙｉ
习应用 于 动态 车 间作 业调 度 中 ，取 得 了较好 的效
果Ｉ。Ｓ ａ ６ ｈ ｈ等人 在 无线传 感 网络 中 ，提 出 了一种 Ｊ
图
学
学 报
方法 所 不具 备 的优越 性 ，受到 了研 究 人员 的普 遍
关 注ｐ Ｊ 但 是 ， 传 算法 在求 解 大规 模任 务 调度 。 遗 问题 时存在 的计 算 效率 偏低 、收 敛于 局部 最优 解
等 弊端 ，也不 容 忽视 ，因此有 必 要寻 求更 加有 效
的算法 来解 决此 问题 。强化 学 习作为 一种 无监 督 的学 习方 法 ，它 具有 其 他机 器学 习方 法无 可 比拟 的优 点 ，它考 虑 的是在 没 有外 界指 导 的情 况下 ，
子 任务 的执 行 顺序 ，使 得各 个 任 务在满 足任 务 前 驱 图Ｇ的 约束 下 ，整 个 大 任 务 的完 成 时 间 ） 最
舸 。
２ ｍ 个 处理 机 的集合 Ｐ １尸 ，…， ｍ） ） ＝ ，２ Ｐ ， Ｐ 为第 ｉ ｆ 个处 理机 。 ３ 一个 ｍ × 的矩 阵 ×，Ｃ¨为子 任 务 ）
ｔｓ ｃ ｅｕｉｇｉ ｏ ｐ ｒｔ ｅｗｏｋ ａ ｄａｉ ｒｖ ｄＱ ｌａｎｎ ｌｏｉ ｍ ａｅ ｎＭｅｒｐ ｌ ａｋｓｈ ｄ ｌ ｃ ｏ ｅａ ｖ ｒ， ｎ ｎ ｎ ｉ ｍｐｏ ｅ — ｒｉｇａｇ ｒｈ ｂ ｓｄｏ ｔ ｏｉ ｅ ｔ ｏ ｓ
ｒ ｅ ｉ ｒ ｓ ｎｔｔ ｏ ｖ ｈｅ ｐｒ ｌｍ ．Ｉ ｈ ｌ ｏ ｉｈ ，Ｍ ｅｒ ｐ ｉ ｌ ｏ ｂ ｎ ｄ ｗｉｈ Ｇｒ ｅ ｙ ｕｌ ｓ ｐ ｅ ｅ ｏ ｓ ｌ ｅ ｔ ｏｂ ｅ ｎ ｔ ｅ ａｇ ｒｔ ｍ ｔｏ ｏｌｓ ｒ ｅ ｃ ｍ ｉ ｅ ｔ ｅ ｄ ｕ Ｓｔａ ｅ ｓｉ ｔｏｄ ｃ ｄ ａ ｅｅ ｔｏ ｎ ｓａ ｅ ｓ ｃ ｓａ ｐ ｅ ， ｒ ｔｇｙ ｉ ｎ ｒ ｕ ｅ ｎｄ ａ ｓ ｌｃ ｉ ｎ ｉ ｔ ｔ ｐａ ｅ ｉ ｄｏ ｔ ｄ ｗｈｉｈ ａ ｃ ｌｒ ｔ ｈ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ， ｃ ｃ ｅ ｅ ａｅ ｔ ｅ ｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅ ａ ｄ ｓ ｒｅ ｈ ｎ ｉ ｉ ．Ｆｉ ａ ｌ ｔ ｅ ａｇｏ ｉ ｍ ｓ ｃ ｎ ｈｏ ｔ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｎｇ ｔｍｅ ｕ ｎｌ ￣ ｈ ｌ ｒｔ ｈ ｉ ｏｍｐａ ｅ ｏ ｓ ｒ ｄ ｔ ｏｍｅ ｒ ｌｔｄ ｌ ｒｔ ｍｓ ｏｆ ｅａ ｅ ａｇｏ ｉｈ ｏ ｈ ｒｐａ ｒ ，ａ ｈ ｌ ｒｔ ｔ ｅ ｐｅ ｓ ｎｄ ｔ ｅ ａｇｏ ｉ ｈｍ ｒ ｏ ｍａ ｅ ｉ ｎａｙｚ ｄ ａ ｌ，ｗｈｉｈ ｉ ｄｉａ ｅ ｈ ｆ ｃｅ ｃ ｆ ｐｅ ｆ ｒ ｎｃ ｓａ ｌ ｅ ｓｗｅｌ ｃ ｎ ｃ ｔ ｓｔ ｅ ｅ ｉ ｉｎ ｙ ｏ
摘
要 ：论 文针对 协 同工作 中的任 务调度 问题 ，建 立 了相 应 的马 尔可 夫决 策过程模
型， 在此基础上提 出了一种 改进 的基 于模拟退火的 Ｑ学习算法。该算法通过引入模拟退火， 并结合贪婪策略 ， 以及在状态空间上的筛选判断， 显著地提 高了收敛速度， 缩短 了执行 时间。 最后与其它文献中相 关算法的对比分析，验证 了本改进算法的高效性。 关 键 词：任务调度 ；Ｑ学习；强化学习；模拟退火 中图分 类号 ：Ｔ ９ Ｐ３ １
２ 算 法描 述
２１ 任 务调 度 的 ＭＤＰ模 型 ．
强化学习以马尔可夫决策过程 ａ ， ｅｉ ｏ ｄ ｄ ｃｓ ｎ ｉ
在 处 理 机 上 的平 均运 行 时 间 。 ４ 一个 任 务约 束 关系 图 ， 由任 务 前驱 图【 ） ９ Ｊ
来表 示 各个 子任 务 问的 时序 约 束关 系 ，如 图 １是
收 稿 日期 ：２ ０ — ２ １ ０ ９ １— ８ 基 金 项 目： 国家 自然科 学基 金 资助 项 目 （ １ ７ １ ４ ；合 肥工 业 大学 自主 创新 资助 项 目 （ ０ ２ ＧＺ ０ ７ ６０ ０２ ） ２ １ Ｈ Ｙ０ １ ）
作 者 简介 ：刘 晓平 （９４ ） 男 ，山东济 南 人 ，教授 ，主 要研 究方 向为建模 、仿 真和 协 同计算 。 １６一 ，
ｔｅｉ ｒｖ ｄＱ ｌ ｒｉｇａ ｏｉ ｍ． ｈ ｏ ｅ — ａｎｎ ｌ ｒｈ ｍｐ ｅ ｇ ｔ