Ceci est le code officiel de l'article publié 'Un cadre d'apprentissage par renforcement profond multi-action pour le problème de planification flexible de l'atelier'
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End-to-end-DRL-for-FJSP compte 400 étoiles sur GitHub. Il a été forké 83 fois. End-to-end-DRL-for-FJSP est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2022. End-to-end-DRL-for-FJSP est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : disjunctive-graph-for-fjsp, fjsp, graph-neural-networks, reinforcement-learning.
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End-to-end-DRL-for-FJSP est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
Oui. End-to-end-DRL-for-FJSP est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
End-to-end-DRL-for-FJSP est disponible sous licence MIT.
End-to-end-DRL-for-FJSP est écrit principalement en Python.
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[](https://olud.ai/project/lei-kun-end-to-end-drl-for-fjsp.html)
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