前言

假设有一个客服排班的任务，我们需要为 100 个人安排一个星期的排班问题，并且有以下约束条件：

• 一天被划分为 24 个时间段，即每个时间段为 1 个小时；

• 每个客服一个星期需要上七天班，每次上班八小时；

• 每个客服两次上班时间需要间隔 12 小时；

• 客服值班时，一个星期最早是 0，最晚 24*7 - 1。

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评判标准：

• 现在有每个时间段所需客服人数，我们希望每个时段排班后的人数与实际人数尽量相近。

最优化问题可以使用启发式算法来做，上次用 DQN，这次用深度强化学习。

Nature DQN

之前给过 DQN 的代码，但是由于没有用批处理，所以速度非常

总结

以上是生活随笔为你收集整理的深度学习核心技术精讲100篇（六十二）-DQN 的三种改进在运筹学中的应用的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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