بهره‌برداری از روش‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی می‌تواند به فائق آمدن بر مشکلات زمان‌بندی فرایندها در کارگاه‌های مونتاژ توزیع‌شده و افزایش بهره‌وری صنایع تولیدی کمک کند.
در حال حاضر، فرایندهای تولیدی در صنایع بزرگ به صورت توزیع‌شده انجام می‌شود. این ویژگی می‌تواند منجر به اختلال در جریان کار و تأخیر در زمان‌بندی فرایندها شود. استفاده از روش‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی می‌تواند مشکل زمان‌بندی را به طور مؤثر حل کند.
الگوریتم‌های تکاملی پیشین فاقد توانایی متوقف کردن فرایندهای اطلاعاتی بودند و نمی‌توانستند از یادگیری تقویتی استفاده کنند. اما در تحقیق حاضر، سه الگوریتم تکاملی و نسخه‌های تقویت‌شده آن‌ها با روش یادگیری تقویتی توسعه یافته‌اند. این الگوریتم‌ها بر اساس ۸۱ مسئله بزرگ مقیاس آزمایش و کالیبره شده‌اند و در کاهش زمان کل فرایندها بسیار مؤثرند.
در تحقیق حاضر، شش عملگر جستجوی محلی طراحی شده‌اند تا عملکرد الگوریتم‌ها بهینه شود. همچنین سه استراتژی مختلف برای استفاده از یادگیری تقویتی طراحی شده تا این الگوریتم‌ها با ویژگی‌های مسئله تطبیق داده شوند.
این روش‌ها می‌توانند در بهبود بهره‌وری صنایع تولیدی نقش مهمی ایفا کنند و کارایی آن‌ها را در زمان‌بندی فرایندها افزایش دهند. مقالات نظیر این تحقیق می‌توانند در شناسایی بهینه‌ترین الگوریتم برای مسئله زمان‌بندی فرایندها در صنایع تولیدی کمک کنند.
در این مقاله، اولاً مسئله زمان‌بندی فرایندها در کارگاه‌های مونتاژ توزیع‌شده به عنوان یک مشکل مهم در صنایع تولیدی به آن توجه شده است. ثانیاً، روش‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی برای حل این مشکل به کار رفته‌اند. سوماً، الگوریتم‌های تکاملی با نسخه‌های تقویت‌شده آن‌ها و شش عملگر جستجوی محلی برای بهبود عملکرد الگوریتم‌ها توسعه یافته‌اند.
فراهم کردن راهکاری نوین برای کاهش زمان‌بندی فرایندها در کارگاه‌های مونتاژ توزیع‌شده و استفاده از یادگیری تقویتی در بهبود بهره‌وری صنایع تولیدی از جایگاه مهمی در صنایع تولیدی دارد. این تحقیق می‌تواند به توسعه بهینه‌ترین الگوریتم برای مسئله زمان‌بندی فرایندها کمک کند.
از آنجایی که تمام فرایندهای تولیدی در صنایع بزرگ به صورت توزیع‌شده انجام می‌شود، استفاده از روش‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی می‌تواند مشکل زمان‌بندی را به طور مؤثر حل کند. در حال حاضر، استفاده از یادگیری تقویتی برای حل این مشکل نیازمند ایجاد الگوریتم‌های تکاملی با نسخه‌های تقویت‌شده آن‌ها و طراحی شش عملگر جستجوی محلی برای بهبود عملکرد الگوریتم‌ها است.
این روش‌ها می‌توانند در بهبود بهره‌وری صنایع تولیدی نقش مهمی ایفا کنند و کارایی آن‌ها را در زمان‌بندی فرایندها افزایش دهند. مقالات نظیر این تحقیق می‌توانند در شناسایی بهینه‌ترین الگوریتم برای مسئله زمان‌بندی فرایندها در صنایع تولیدی کمک کنند.
شناخت مقالات مرتبط با این تحقیق می‌تواند به توسعه بهینه‌ترین الگوریتم برای مسئله زمان‌بندی فرایندها کمک کند. همچنین، بررسی موانع استفاده از یادگیری تقویتی در صنایع تولیدی می‌تواند به رهنمود بیشتر برای توسعه این الگوریتم‌ها کمک کند.