1.一种机器视角下的模仿学习动态调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的机器视角下的模仿学习动态调度方法，其特征在于，根据制定的加工工序列表和空闲智能体的列表，获得调度问题的方法包括：
3.根据权利要求2所述的机器视角下的模仿学习动态调度方法，其特征在于，基于通过训练的神经网络模型，获得强化学习智能体的方法包括：
4.根据权利要求3所述的机器视角下的模仿学习动态调度方法，其特征在于，基于所述强化学习智能体对所述调度问题进行处理，获得某一或某些加工工序最优化的调度方案的方法包括：
5.一种机器视角下的模仿学习动态调度系统，其特征在于，包括：获得模块、训练模块和优化模块；
6.根据权利要求5所述的机器视角下的模仿学习动态调度系统，其特征在于，所述获得模块包括：订单数据获得单元、智能体数据获得单元、调度规则制定单元和决策单元；
7.根据权利要求6所述的机器视角下的模仿学习动态调度系统，其特征在于，所述训练模块包括：互动单元和更新单元；
8.根据权利要求7所述的机器视角下的模仿学习动态调度系统，其特征在于，所述优化模块包括：构建单元、判别单元、奖励单元和决策单元；