车间调度中提取特征值理解

Question

车间调度中提取特征值，各工序以析取图形式进行表示，采用GIN图同构网络的公式来提取当前节点的特征，（每个节点通过GIN层进行编码，汇聚邻居信息，通过MLP得到当前节点的特征，以向量的形式进行表示）即，节点嵌入（编码）过程；
机器特征值：不用析取图形式进行表示，每个节点没有关系，所以采用全连接层，是因为单个节点就是本身特征，输出特征向量
解码过程：工序与机器特征向量映射到相似得分，根据得分计算概率分布以及动作选择可能性。
不清楚我的理解是不是正确的，以及机器特征值采用全连接层编码的含义

Answer 1

理解基本正确。

在车间调度中，提取特征值是比较重要的一步。通过对工序进行图形式的表示，使用GIN图同构网络（Graph Isomorphism Network）提取当前节点的特征。GIN层是一个编码层，它可以将邻居节点的信息集中到当前节点上。然后通过MLP（多层感知器）网络得到当前节点的特征向量。这个过程就是节点嵌入（编码）的过程。

对于机器特征值，因为每个节点没有关系，所以不需要使用图形式表示。采用全连接层的目的是为了将单个节点的信息映射到一个特征向量上。这个特征向量代表了这个节点的特征信息。

解码过程是将工序和机器特征向量映射到相似得分上，然后根据得分计算概率分布以及动作选择的可能性。最终的目的是通过相似度得分，来决定哪个动作是最佳的。