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对FJSP问题中，奖励函数的设置进行讨论，并进行尝试，有些收敛趋势，但是与智能算法的求解结果相差结果还很远，请求大佬指教。

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tensorflow基础入门案例（简单线性拟合）代码import tensorflow as tfimport numpy as npx_data = np.random.rand(100).astype((np.float32))y_data = x_data*0.1 + 0.3# create tensorflow structure startWeights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0))# 参数变量baises =

import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("./mnist_data/", one_hot=True)Extracting ./mnist_data/train-images-idx3-ubyte.gzExtracting ./mnist_data/train-labels-idx1-ubyte.gzExt

tensorflow框架2摘要：数据的IO操作，神经网络基础#三种读取操作#占位符#QueueRunner##通用文件读取流程##图片、二进制、TFRecordsimport tensorflow as tfimport os#构造文件名队列tf.TextLineReader#读取文本文件解码：tf.decode_csv()tf.WholeFileReader#读取图片文件解码：tf.imge.decode()tf.FixedLengthRecordReader#读取二进制文件

黑马程序3天tensorflow课程笔记import tensorflow as tfdef tensorflow_demo(): '''tensorflow 的基本结构''' #原来的加法运算 a = 2 b =3 c = a+b print('普通加法运算：\n',c) #tensorflow 实现加法运算 a_t = tf.constant(2, name="a_t") b_t = tf.constant(3, name=