高级计划与排程--遗传算法，深度学习，强化学习(系列课程+代码)

二三十年前，先行者们就开始研究算法在高级计划与排程（APS）中的应用，早期主要依赖简单的遗传算法。随着芯片算力和算法的发展，深度学习和强化学习如今已在这一领域得到广泛应用。然而，由于许多公司和研究者将这些算法视为商业机密，导致有志进入该领域的人难以获取相关资料和代码。

为了推动科技进步，我精心编写了一套包含120节课程的教材，系统讲解遗传算法、深度学习和强化学习在计划与排程中的实际应用。欢迎大家关注、点赞、收藏，私信加群，共同学习进步！

1，遗传算法概述

2，生产计划优化特点

3，遗传算法核心步骤

4，Python代码示例

5，代码解读

6，总结与应用

模拟生物进化过程

高效解决优化问题

多目标优化需求

复杂约束条件

大规模搜索空间

初始种群大小

适应度评估

选择，交叉，变异

Python示例代码

任务时间矩阵定义

适应度函数计算

种群生成与迭代

任务时间矩阵定义

适应度函数作用

种群生成与操作

遗传算法优势