动态柔性生产车间实例及智能感知、自动重构和自主决策软件构件数据集

柔性作业车间调度问题是智能制造领域的一个新难题，在该调度问题中，操作可以在多台机器上进行调度，这带来了状态表示和决策制定的困难。然而，现有的方法在处理复杂场景时存在困难。项目研究人员提出了一种提出了一个基于多智能体强化学习和结构信息优化的创新的端到端学习框架，本数据集服务于该调度算法，为算法提供了包括模型训练、验证与测试所需的生产实例。本数据集由4600个生产实例组成，其中生产实例来源均为程序生成，主要使用场景为模型的训练及测试。通过该调度算法与数据集，可以完成实际生产中的智能感知、自动重构、自主决策等复杂任务需求。