【免费下载】 开源项目推荐：基于深度强化学习的灵活作业车间调度问题解决方案

1. 项目基础介绍及主要编程语言

该项目是《基于多动作端到端深度强化学习的灵活作业车间调度问题》论文的官方代码实现，旨在通过深度强化学习技术解决灵活作业车间调度问题（Flexible Job-shop Scheduling Problem, FJSP）。项目主要使用Python编程语言，并依赖于深度学习框架PyTorch进行模型的训练与优化。

2. 项目的核心功能

项目的核心功能是通过设计的多动作深度强化学习框架，实现对FJSP问题的有效调度。具体来说，项目实现了以下核心功能：

• 图神经网络（GNN）应用：利用图同构网络（Graph Isomorphism Network, GIN）对作业车间调度问题的离散图进行编码，有效提取调度状态中的数值和结构信息。
• 多动作策略优化算法（multi-PPO）：提出了一种多动作近端策略优化算法（Proximal Policy Optimization, PPO），采用多个actor-critic架构来学习两个子策略，有效处理FJSP中的多动作决策问题。

3. 项目最近更新的功能

项目最近更新的功能主要包括：

• 代码兼容性更新：更新了'PPOwithValue.py'文件，以适应PyTorch更高版本的兼容性。
• 实证测试功能：上传了FJSP_realworld相关文件，用户可以下载运行'validation_realWorld.py'来在基准实例上进行测试。同时，用户可以下载更多的基准实例和保存的模型进行测试验证。
• 问题修复：解决了一些已知的代码问题，确保了代码的稳定性和可靠性。

该项目为开源社区提供了一个强大的工具，有助于进一步研究和发展深度强化学习在作业车间调度问题中的应用。