基于深度强化学习的工作流调度算法研究.pdf

基于深度强化学习的数据中心混部调度算法研究.pdf 摘要摘要优秀的调度算法和资源管理算法能够有效提高集群资源利用率，降低能耗、提升利润。随着云计算产业的发展，数据中心任务调度和资源管理工作越来越复杂，提升资源利用率难度越来越大。目前，云供应商通过混合部署离线任务与在线任务来提高集群资源利用率。但是由于机器资源配置存在差异、任务资源需求复杂多变、离线和在线任务之间存在性能干扰等原因，使得混合部署环境下作业调度和资源管理问题比非混部环境更难解决。为离线任务和在线任务混合部署的异构集群设计高效、

2024-07-31 约8.04万字 64页立即下载

基于深度强化学习的柔性制造系统动态生产调度算法研究.docx 基于深度强化学习的柔性制造系统动态生产调度算法研究 一、引言随着制造业的快速发展，柔性制造系统（FMS）因其能够适应多品种、小批量的生产需求而备受关注。然而，如何有效地进行生产调度，以提高生产效率、降低生产成本和响应市场变化的速度，一直是制造业面临的重要问题。传统的生产调度方法往往难以应对复杂多变的生产环境，因此，研究基于深度强化学习的柔性制造系统动态生产调度算法具有重要的现实意义。二、研究背景及意义柔性制造系统是一种具有高度灵活性和适应性的制造系统，能够根据市场需求快速调整生产计划。然而，在动态的生产环境中，如何实现生产调度的优化，一直是制造业的难题。传统的生产调度方法往往无法应对生产

2025-05-10 约4.06千字 8页立即下载

基于深度强化学习的水-光-蓄互补系统智能调度研究.pdf 摘要随着能源革命与转型的持续推进，以风电与光伏为代表的可再生能源得到了快速的发展与广泛的应用。虽然可再生能源能够在一定程度上缓解了对传统化石能源的消耗，促进了“碳达峰、碳中和”的进程，但是其间隙性、随机性与波动性降低了电力系统的安全稳定裕度，加剧了电网的调控难度，增添了对其消纳的压力。多能互补是将多种具有互补特性的能源集成为一个整体使其对外具有高效的能源利用率、持续的供电可靠性与最优的运行经济性。针对水-光-蓄多能互补系统的智能调度控制及应用问题，本文在国家重点研发计划项目《分布式光伏与梯级小水电互补联合发电技术研究及应用示范》（2018YFB0905200）的支持与引导下，通

2025-03-29 约9.94万字 72页立即下载

基于深度强化学习的微电网优化调度研究.pdf 基于深度强化学习的微电网优化调度研究--第1页 基于深度强化学习的微电网优化调度研究摘要：近几年,各个国家都在大力发展新能源技术,能源的转型是解决世界能源危机、环境问题和实现社会经济可持续发展的必经之路。中国提出了在2030 年前实现“碳达峰”、2060年之前实现“碳中和”的双碳目标。随着人工智能被广泛应用于各个行业,智能电网和能源互联网也成为研究热点。但由于可再生能源输出存在不确定性和间歇性问题,传统深度强化学习算法存在经验采样效率低和难以处理高维状态空间表征的问题,所以如何提高微电网运行的灵活性和稳定性,仍然存在巨大的挑战。关键词：微电网；调度优化；调度策略；深度强化学习；

2025-02-04 约4.3千字 5页立即下载

基于深度强化学习的柔性作业车间节能调度研究.docx 基于深度强化学习的柔性作业车间节能调度研究 一、引言在制造业的不断发展中，作业车间的调度问题一直备受关注。尤其是在柔性作业车间中，如何实现节能调度，提高生产效率，成为了一个重要的研究课题。传统的调度方法往往难以应对复杂多变的实际生产环境，因此，结合人工智能技术，特别是深度强化学习算法，为解决这一问题提供了新的思路。本文将针对基于深度强化学习的柔性作业车间节能调度进行研究，以期为实际生产提供理论支持。二、研究背景及意义随着制造业的快速发展，作业车间的调度问题日益复杂。柔性作业车间具有设备种类多、作业流程复杂、生产环境多变等特点，传统的调度方法往往难以满足实际生产的需求。因此，研究一种能够适

2025-05-15 约4.45千字 9页立即下载

基于深度强化学习的车联网任务卸载与调度研究.pdf 摘要摘要智慧城市建设推动了城市基础设施向数字化、智能化发展，这一趋势促进了基础设施、物联网技术和网络通信技术的融合，为智慧城市建设提供了强有力的支持和推动。其中，车联网作为新的技术领域，将普通的道路交通通信升级到高质量通信，高速计算的智能车时代。在车联网环境中，智能车将会产生大量的数据，然而车载终端有限的计算力却无法满足其需求。移动边缘计算（MobileEdgeComputing，MEC）是一种有效的

2025-05-18 约10.23万字 59页立即下载

基于深度强化学习的车间调度方法研究.docx 基于深度强化学习的车间调度方法研究一、引言在现代制造业中，车间调度是至关重要的环节，其直接影响着生产效率和产品质量。传统的车间调度方法往往依赖于经验丰富的操作员或复杂的数学模型，但这些方法在处理复杂和动态的制造环境时常常面临挑战。近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning,DRL）作为一种新兴的机器学习方法，已经在许多领域取得了显著的成果。因此，本文提出了一种基于深度强化学习的车间调度方法，以应对复杂的制造环境。二、相关研究综述在传统的车间调度方法中，主要是依赖启发式算法或数学规划技术。然而，这些方法往往需要大量的先验知识和时间成本来进行问题建模和求解。随

2025-05-27 约5.02千字 10页立即下载

基于多智能体深度强化学习的ROS机器人调度研究.docx 基于多智能体深度强化学习的ROS机器人调度研究 一、引言随着科技的发展和进步，机器人技术在现代社会中的角色变得越来越重要。尤其是无人系统的复杂性不断增加，多智能体协同操作及复杂任务管理等问题引起了研究人员的广泛关注。对于ROS（机器人操作系统）机器人的调度问题，传统的调度方法往往无法满足实时性、灵活性和复杂性的要求。因此，本文提出了一种基于多智能体深度强化学习的ROS机器人调度方法，旨在解决上述问题。二、多智能体深度强化学习概述多智能体深度强化学习是一种新兴的机器学习技术，其结合了深度学习和强化学习的优点，使得智能体可以在复杂的动态环境中进行有效的决策和行动。多智能体系统可以由多个独立的

2025-06-04 约4.77千字 10页立即下载

动态柔性车间族调度的调度规则及深度强化学习算法研究.docx 动态柔性车间族调度的调度规则及深度强化学习算法研究 一、引言随着制造业的快速发展，车间生产调度作为制造过程中的关键环节，其重要性日益凸显。特别是在动态柔性车间环境中，如何实现高效、灵活的族调度成为了一个重要的研究课题。本文旨在研究动态柔性车间族调度的调度规则及深度强化学习算法，以提高生产效率和资源利用率。二、动态柔性车间概述动态柔性车间是指能够根据市场需求、生产计划等因素，灵活调整生产流程和资源配置的车间。其特点包括生产过程的动态性、生产设备的柔性、产品族调度的复杂性等。在这样的车间环境中，如何制定有效的调度规则和算法，成为提高生产效率和降低生产成本的关键。三、调度规则研究 1.规则制

2025-04-27 约4.18千字 9页立即下载

基于深度强化学习算法的弹性供应链调度优化方法.pdf 与信息技术信息化计算机应用 基于深度强化学习算法的弹性供应链调度优化方法张进军1 摘要由于参与供应链的客户需求和供应者配置的多元性，导致供应链的配送成本难以得到有效控制，

2025-03-24 约1.67万字 4页立即下载

基于深度强化学习的2025年电梯群控调度算法改进方案.pptx 基于深度强化学习的电梯群控调度算法改进方案汇报人： CONTENTS改进方案的目标与原则3深度强化学习基础1电梯群控调度系统现状2具体改进措施4预期效果评估5 深度强化学习基础第一章 强化学习概念MDP是强化学习的基础框架，描述了智能体如何在环境状态间做出决策并获得奖励。马尔可夫决策过程（MDP）智能体在学习过程中需要平衡探索新策略和利用已知信息，以优化决策过程。探索与利用的权衡奖励函数指导智能体学习，通过正负反馈影响其行为，以达到长期累积奖励最大化。奖励函数的作用010203 深度学习与强化学习结合深度学习擅长从数据中提取特征，与强化学习结合可优化状态表示，提高决策质量。01深度学习用于逼近

2025-05-16 约2.79千字 28页立即下载

基于深度强化学习的能源调度.docx 基于深度强化学习的能源调度 基于深度强化学习的能源调度一、能源调度概述能源调度是指在能源系统中，通过优化算法和控制策略，实现能源的高效、经济、可靠和环保的分配与使用。随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益严峻，能源调度的重要性愈发凸显。基于深度强化学习的能源调度方法，利用深度学习强大的数据处理能力和强化学习在决策优化方面的优势，为能源调度领域带来了新的解决方案。 1.1能源调度的核心特性能源调度的核心特性包括以下几个方面： -高效性：能源调度需要确保能源的高效使用，减少能源浪费。 -经济性：能源调度需要考虑成本效益，实现能源的最优配置。 -可靠性：能源调度需要保证能源供应的稳定性，避

2024-10-04 约3.24千字 10页立即下载

2025-03-23 约1.81万字 28页立即下载

2025-03-05 约2.94万字 42页立即下载

基于深度强化学习的船舶避碰算法研究.pdf 基于深度强化学习的船舶避碰算法研究 摘要随着计算机技术的迅速发展，智能船舶的研究和应用引起了广泛的关注，其中船舶智能避碰成为核心问题之一。船舶智能避碰通过结合态势感知和人工智能技术，实现了船舶的自主导航，显著提高了海上航行的安全性。船舶智能避碰面临多目标解的可行性、避碰决策的适应性以及船舶相遇情况的复杂性等挑战。面对这些挑战，现有的方法通常依赖人工经验和主观判断，难以适应多变的航行环境，忽视了船舶运动状态对避碰动作的影响，而且在处理多船相遇情况时往往产生不确定的决策。本文结合 强化学习和深度学习算法，通过与环境的不断交互自主学习和适应复杂的环境，针对船舶智能避碰中的多目标航路帕累

2025-05-15 约25.77万字页立即下载