深度强化学习中的可塑性损失：综述
文章概要：
1. 引言：深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，RL）近年来取得了诸多成功和突破，但仍处于早期阶段，许多方面还不够和成熟。
2. 范围：本综述的重点深度RL中的可塑性损失现象，已有的一些持续学习综述也涵盖了可塑性损失和灾难性遗忘，但并未像我们一样专注可塑性损失，从而在深度方面有所局限。<>3. 结构：本综述首先在第4节概述了与可塑性损失相关的形式和定义，接着在第5节分类并展示了文献中假设的可塑性损失的可能原因，并在第节了当前缓解的分类。第7节中，我们从损失讨论RL研究人员和实践者在使用深度RL算法时考虑的因素。最后，第8我们对该领域的现状进行了总结，并展望了未来的发展方向
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2. 范围：本综述的重点深度RL中的可塑性损失现象，已有的一些持续学习综述也涵盖了可塑性损失和灾难性遗忘，但并未像我们一样专注可塑性损失，从而在深度方面有所局限。<>3. 结构：本综述首先在第4节概述了与可塑性损失相关的形式和定义，接着在第5节分类并展示了文献中假设的可塑性损失的可能原因，并在第节了当前缓解的分类。第7节中，我们从损失讨论RL研究人员和实践者在使用深度RL算法时考虑的因素。最后，第8我们对该领域的现状进行了总结，并展望了未来的发展方向
强化学习方法求解多代理作业车间调度——白丹宇教授、任涛教授团队发表最新研究成果
文章概要：
1 白丹宇教授、任涛教授团队在《International Journal of Production Research发表题为“A reinforcement learning-based approach for solving multi-agent job shop scheduling problem”的学术论文，了强化学习代理车间调度(MAJSP)中的应用为复杂工业生产了全新的智能调度方法。
. 本文采用深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)策略，突破传统调度方法的局限，提出了Graph Transformer Network(GTN，使系统能够在动态生产环境下自动调整调度方案。br>3. 本文创新性地将GTN与离散人工蜂群算法(DABC)相结合，提出了N-DABC混合方法。该能够生成更优的调度方案，帮助制造商在准备时间充裕的情况下获得高质量的计划。br>4. 本文提出了一种基于图神经网络与TransformerGraphformer Network，GTN)的强化模型，能从实时生产数据中自动关键特征并生成高效的方案<>5. GTN与人工蜂群算法ABC)多个阶段深度结合，提升了算法的整体性能
6. 本文提出了一种块局部搜索(CBNS)结合路径重链( Relinking，PR的策略以优化调度解的质量。
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. 本文采用深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)策略，突破传统调度方法的局限，提出了Graph Transformer Network(GTN，使系统能够在动态生产环境下自动调整调度方案。br>3. 本文创新性地将GTN与离散人工蜂群算法(DABC)相结合，提出了N-DABC混合方法。该能够生成更优的调度方案，帮助制造商在准备时间充裕的情况下获得高质量的计划。br>4. 本文提出了一种基于图神经网络与TransformerGraphformer Network，GTN)的强化模型，能从实时生产数据中自动关键特征并生成高效的方案<>5. GTN与人工蜂群算法ABC)多个阶段深度结合，提升了算法的整体性能
6. 本文提出了一种块局部搜索(CBNS)结合路径重链( Relinking，PR的策略以优化调度解的质量。
论文快照 | 面向多级库存管理的多智能体深度强化学习
文章概要：
1. 论文快照 | 面向多级库存管理的多智能体深度强化学习>2. 研究背景：聚焦于供应链管理中多层级库存问题
3. 研究问题：如何在多层级供应链管理中应用MADRL，以实现供应链的整体成本最小化？MAD中的信息共享机制能否有效缓解中的长鞭效应？在复杂的供应链结构和非平稳环境下，MADRL的应用效果如何？
4. 模型简介：串行供应链系统中的模型制定、MAD 模型构建
5. 主要结论智能体深度强化学习（MAD）能够有效优化供应链的整体成本；信息共享机制有助于减少牛鞭；最佳表现出现在个体和系统成本兼顾时；MADRL在复杂供应链环境中具有强大的应用潜力
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3. 研究问题：如何在多层级供应链管理中应用MADRL，以实现供应链的整体成本最小化？MAD中的信息共享机制能否有效缓解中的长鞭效应？在复杂的供应链结构和非平稳环境下，MADRL的应用效果如何？
4. 模型简介：串行供应链系统中的模型制定、MAD 模型构建
5. 主要结论智能体深度强化学习（MAD）能够有效优化供应链的整体成本；信息共享机制有助于减少牛鞭；最佳表现出现在个体和系统成本兼顾时；MADRL在复杂供应链环境中具有强大的应用潜力
【书籍】深度强化学习 (图灵原创)
文章概要：
1. 本书基于王树森的公开视频课，解决入门深度强化学习难的问题
2. 知识精简，剔除不必要的概念和公式，学起来轻松
3. 内容新颖，聚焦近10年深度强化的突破，让读者一上手就紧跟最新> 4. 系统讲解深度强化学习原理与实现，但不回避数学公式和各种模型，原创100幅插图，并以全彩印刷展示
5. 内容分为五基础知识、价值学习、策略学习、智能体强化学习、应用与展望，涉及DQN、A3C、TRPODDPGo等
6. 面向深度强化学习入门读者，助其构建完整的知识
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2. 知识精简，剔除不必要的概念和公式，学起来轻松
3. 内容新颖，聚焦近10年深度强化的突破，让读者一上手就紧跟最新> 4. 系统讲解深度强化学习原理与实现，但不回避数学公式和各种模型，原创100幅插图，并以全彩印刷展示
5. 内容分为五基础知识、价值学习、策略学习、智能体强化学习、应用与展望，涉及DQN、A3C、TRPODDPGo等
6. 面向深度强化学习入门读者，助其构建完整的知识