基于强化学习的车间调度：DQN与PPO的应用及比较

内容概要：本文详细介绍了基于强化学习的车间调度方法，特别是深度Q网络（DQN）和近端策略优化算法（PPO）的应用。文章首先概述了车间调度问题及其面临的挑战，接着分别阐述了DQN和PPO的核心原理、代码实现及应用场景。DQN通过Q学习结合神经网络处理高维状态空间，适用于离散动作空间；PPO则通过策略梯度直接优化策略网络，更适合连续动作空间和多目标优化。文中还提供了详细的代码示例，展示了这两种算法的具体实现方式，并讨论了它们各自的优缺点。此外，文章强调了状态设计和奖励函数设计的重要性，并给出了实际应用中的注意事项。 适合人群：对强化学习感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者，尤其是那些关注智能制造和工业自动化领域的专业人士。 使用场景及目标：①帮助读者理解DQN和PPO在车间调度中的应用；②指导读者进行相关算法的实际编码实现；③为解决复杂多变的生产环境中的调度问题提供新的思路和方法。 其他说明：文章不仅讲解了理论知识，还提供了丰富的代码实例，便于读者理解和实践。同时提醒读者在实际应用中需要注意的问题，如状态表示、奖励函数设计等。