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longest-processing-time-first scheduling
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新AI框架PriorityNet使用EF1和NSW优化资源分配
研究人员开发了一个名为PriorityNet的深度强化学习框架，以解决在满足“公平到仅剩一件物品”（EF1）并最大化“纳什社会福利”（NSW）的同时分配不可分割物品的问题。该框架使用近端策略优化（Proximal Policy Optimization）和前瞻性EF1动作掩码（prospective EF1 action masking）来确保每次分配在无需后处理的情况下都保持EF1。实验表明，PriorityNet在离线和在线模式下…
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Transformer模型解决开放式车间调度问题
研究人员开发了一种新的方法，使用基于Transformer的深度强化学习方法来解决开放式车间调度问题（OSSP）。该模型在较小的基准实例上进行训练，能够泛化到显著更大的问题而无需重新训练。基于Transformer的策略提供了一种基于学习的替代传统调度规则的方法，在性能上可与EST等成熟启发式算法相媲美，并在大规模实例上优于SPT和LPT。
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运筹学超越电子表格，实现 B2B 区域规划自动化
本文提出了一种程序化解决方案，用于自动化 B2B 区域规划，这一过程传统上通过手动电子表格进行管理。文章概述了一个使用运筹学技术的流程，特别是匈牙利算法和最长处理时间 (LPT) 算法，以解决容量平衡和销售人员分配的挑战。目标是超越低效的手动方法，为区域设计和客户分配创建一个可扩展的系统。