车间调度强化学习问题

DQN（Deep Q-Network）和随机选取调度规则在车间调度强化学习中有以下区别：

1. 原理：DQN是一种结合深度学习和强化学习的算法，通过神经网络对状态和动作进行分析来预测Q值，而不需要存储大量的Q表。随机选取调度规则则是随机选择一个调度规则进行调度。

2. 学习能力：DQN具有学习能力，可以通过多次迭代训练来提高调度效果。随机选取调度规则不具备学习能力，每次调度都是随机的。

3. 调度效果：DQN可以通过训练来学习最佳的调度策略，以获取更好的调度效果。而随机选取调度规则不能保证获得最佳的调度结果，结果可能是随机的。

对于使用DQN进行调度的方法，通常不需要额外的调度规则。DQN通过训练来学习最佳的调度策略和动作选择，可以逐步优化调度效果。在推理阶段，使用训练好的模型进行调度即可。但需要注意的是，DQN需要进行大量的训练和调参，以获得最佳的结果。

如果你希望了解DQN的详细算法流程和代码实现，可以参考以上给出的参考资料中的相关文章和教程。但需要注意，具体的实现方式可能因为问题的具体情况而有所不同，需要结合实际情况进行调整和优化。如果你需要具体的代码实现，我需要更多关于车间调度问题的详细信息才能给出具体的解决方案。