面对实际生产环境中随时可能出现的变化，直接求解出完整动作序列的静态调度方法需要较长时间的重调度。基于深度强化学习(DRL)的启发式设计方法通过构建一个可学习的启发式函数，能快速响应变化。团队提出了一种基于图注意力网络和DRL的库所赋时Petri网迁移学习调度策略方法，通过可达图数据集生成算法对图注意网络进行小订单加工任务进行预训练，能够有效提升DRL前期探索效率，在变化的实际生产环境中及时得到有效的调度策略启发式函数。
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