End-to-end-DRL-for-FJSP
Este é o código oficial do artigo publicado 'Uma Estrutura de Aprendizado por Reforço Profundo Multiação para o Problema de Agendamento Flexível de Job-shop'
Teste e valide soluções de agendamento para problemas de job-shop usando código de aprendizado por reforço fornecido e instâncias de benchmark.
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End-to-end-DRL-for-FJSP tem 397 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 83 vezes. End-to-end-DRL-for-FJSP é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2022. End-to-end-DRL-for-FJSP está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: disjunctive-graph-for-fjsp, fjsp, graph-neural-networks, reinforcement-learning.
O que é End-to-end-DRL-for-FJSP?
Este é o código oficial do artigo publicado 'Uma Estrutura de Aprendizado por Reforço Profundo Multiação para o Problema de Agendamento Flexível de Job-shop'
End-to-end-DRL-for-FJSP é de código aberto?
End-to-end-DRL-for-FJSP é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.
End-to-end-DRL-for-FJSP é gratuito?
Sim. End-to-end-DRL-for-FJSP é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está End-to-end-DRL-for-FJSP?
End-to-end-DRL-for-FJSP está disponível sob a licença MIT.
Em que linguagem End-to-end-DRL-for-FJSP está escrito?
End-to-end-DRL-for-FJSP é escrito principalmente em Python.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://olud.ai/project/lei-kun-end-to-end-drl-for-fjsp.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.