深度强化学习优化调度python实现

### 深度强化学习在调度优化中的Python实现 深度强化学习是一种结合了深度学习和传统强化学习的技术，其通过深度神经网络来近似表示价值函数或策略函数，从而实现在复杂环境下的高效学习[^2]。对于能源系统的优化调度问题，可以利用最新的深度强化学习方法来提升调度效率和准确性[^1]。 以下是一个简单的基于PyTorch的深度强化学习代码示例，用于解决调度优化问题： #### 示例代码：基于DQN（Deep Q-Network）的调度优化 此代码展示了一个基本的深度Q学习模型，适用于离散动作空间的任务调度场景。 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from collections import deque, namedtuple import random import numpy as np # 定义经验回放缓冲区 Transition = namedtuple('Transition', ('state', 'action', 'next_state', 'reward')) class ReplayBuffer: def __init__(self, capacity): self.memory = deque(maxlen=capacity) def push(self, *args): """保存一条转移记录""" self.memory.append(Transition(*args)) def sample(self, batch_size): return random.sample(self.memory, batch_size) def __len__(self): return len(self.memory) # 定义Q网络 class DQN(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(DQN, self).__init__() self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, output_dim) ) def forward(self, x): return self.fc(x) def select_action(state, policy_net, epsilon, n_actions): if random.random() > epsilon: with torch.no_grad(): return policy_net(state).max(1)[1].view(1, 1) else: return torch.tensor([[random.randrange(n_actions)]], dtype=torch.long) # 训练过程 def optimize_model(policy_net, target_net, memory, optimizer, gamma, batch_size): if len(memory) < batch_size: return transitions = memory.sample(batch_size) batch = Transition(*zip(*transitions)) non_final_mask = torch.tensor(tuple(map(lambda s: s is not None, batch.next_state)), dtype=torch.bool) non_final_next_states = torch.cat([s for s in batch.next_state if s is not None]) state_batch = torch.cat(batch.state) action_batch = torch.cat(batch.action) reward_batch = torch.cat(batch.reward) # 当前Q值估计 state_action_values = policy_net(state_batch).gather(1, action_batch) next_state_values = torch.zeros(batch_size) next_state_values[non_final_mask] = target_net(non_final_next_states).max(1)[0].detach() expected_state_action_values = (next_state_values * gamma) + reward_batch criterion = nn.SmoothL1Loss() loss = criterion(state_action_values, expected_state_action_values.unsqueeze(1)) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` 上述代码实现了基于DQN的简单调度优化框架。其中`policy_net`负责选择当前的动作，而`target_net`则用来稳定目标Q值的更新[^3]。 如果涉及更复杂的多动作调度问题，则可以考虑采用多指针图网络（MPGN）以及多近端策略优化（Multi-PPO）的方法[^4]。这种方法特别适合于柔性作业车间调度问题（FJSP），并能够有效应对大规模实例。 --- ### 注意事项 - 上述代码仅为简化版示例，实际应用中可能需要进一步调整超参数、增加探索机制等。 - 如果使用TensorFlow作为开发工具，可能会面临一些版本兼容性问题，因此推荐优先选用PyTorch进行调试。 ---