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基于强化学习的炼钢动态调度求解技术和软件实现

Primary LanguagePython

Reinforce-learning based algorithm for dynamic scheduling problem in steelmaking workshop

基于强化学习的炼钢动态调度求解技术和软件实现

文件说明

model文件夹

model文件夹储存各种算法:

  • PG.py: policy Gradient 算法
  • PGtest.py: policy Gradient 算法测试, 测试对象 openAI CartPole-v0
  • DDPG.py: deep deterministic policy gradient 算法
  • DDPGtets.py: deep deterministic policy gradient 算法测试
  • DDDPG.py: deep deterministic discrete policy gradient 算法

调度系统

background.py: 定义调度系统的流程数量, 工艺种类等各种信息
agents.py: 分布式多agent集群
environment.py: 整个项目的环境
utils.py: 自定义工具包
test.py: 测试运行, 随机算法运行, 测试系统的可用性
ui.py: 运行则会显示ui界面
train.py: 神经网络训练, 算法DDDPG