基于强化学习的智能调度系统设计与实现
张瀚驰

成都工业学院，四川省成都市，611730；

摘要：随着生产系统日益复杂化、任务调度需求动态变化，传统启发式与规则驱动的调度方法在多目标、多约束环境下表现出明显局限性。强化学习作为一种自适应、试错驱动的智能算法，为解决调度系统中的不确定性与实时优化问题提供了新的路径。本文围绕智能制造与大规模资源配置场景，构建基于强化学习的调度系统架构，通过状态空间建模、奖励函数设计与策略学习过程优化，实现对任务–资源匹配的动态决策与在线优化。系统采用模块化设计，融合神经网络与深度强化学习算法，在多个仿真与实际调度场景中进行验证，展现出较强的收敛性能与应用适应性。研究结果表明，该系统在提升资源利用效率、降低平均任务完成时间方面具有明显优势，为调度问题的智能化解决提供了可行思路与实现范式。

关键词：强化学习；调度优化；状态空间；奖励函数；系统架构

参考文献

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