产品简介
JSSEnv 是一个优化的OpenAI Gym环境，专门用于模拟和解决作业车间调度问题。它帮助研究人员和开发者快速构建和测试强化学习算法，优化生产调度流程。适合需要自动化调度优化的工业场景或学术研究。
核心功能
- 优化的OpenAI Gym环境模拟作业车间调度
- 内置多种调度规则（如SPT、FIFO）
- 支持生成调度过程的可视化GIF
- 跨平台支持（Windows、macOS、Linux）
- 基于Python，易于集成和开发
快速开始
- 安装Python 3.8或更新版本。
- 运行命令：pip install JSSEnv。
- 导入环境：import gymnasium as gym; import JSSEnv。
- 创建实例：env = gym.make('jss-v1', env_config={'instance_path': '实例路径'})。
- 使用调度规则或自定义算法运行模拟。
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | JSSEnv | 同类方案 |
|---|---|---|
| 强化学习集成支持 | 基于OpenAI Gym，原生支持强化学习算法开发 | 传统调度工具通常不支持，需额外开发 |
| 内置调度规则 | 提供SPT、FIFO等多种内置规则作为基准 | 可能需手动实现或依赖外部库 |
适合谁用
- 研究强化学习在调度问题应用的学者
- 开发生产调度自动化系统的软件工程师
- 优化作业车间效率的工业研究人员
下载与版本
当前最新版本为 v1.0，发布于 2021-01-30。支持 Windows、macOS、Linux。
⚠️ 注意：本项目仅提供源代码下载，不包含可直接运行的安装包（exe/dmg/apk 等。下载后需要自行编译构建才能使用，适合有一定开发经验的用户。如果你不熟悉编译流程，建议寻找同类开箱即用的替代方案。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/prosysscience/JSSEnv