近日，兰州理工大学科研团队在智能优化调度研究领域取得重大突破，由计算机与人工智能学院教授赵付青与2024级硕士研究生赵程，联合清华大学国家杰青王凌教授、聊城大学桑红燕教授共同完成的研究论文“A Deep Reinforcement Learning Framework Assisted by Genetic Programming for Dynamic Flexible Job Shop Scheduling”发表在《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》（中国科学院一区TOP和JCR一区期刊，影响因子12.0）上。该论文是兰州理工大学首次在IEEE顶级汇刊TEVC上发表论文，兰州理工大学计算机与人工智能学院为第一完成单位，赵付青教授和王凌教授为共同通讯作者。
针对作业持续到达的动态柔性作业车间调度问题，研究团队创新性地提出一种混合遗传规划与深度强化学习的框架，对遗传规划与深度强化学习融合使用机理进行分析，为智能制造提供了可扩展的智能调度新思路。本研究将遗传规划个体作为深度强化学习动作以解耦人工设计动作的依赖，通过行为特征聚类提高遗传规划种群多样性，训练Tree-LSTM模型从结构特征层面对遗传规划个体进行表征。与其它同类型工作相比，该方法展现出优秀的性能。
研究团队主要在调度理论、优化算法、智能优化理论与算法等方面开展研究工作。2025年以来已连续在《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》《IEEE Transactions on Cybernetics》《IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems》《IEEE Transactions on Industrial Informatics》，《Expert Systems With Applications》等中国科学院一区Top期刊发表多篇高水平论文，在智能调度与优化研究领域具有重要的影响力。（图/文：许天鹏；审核：郭备）
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