De acuerdo con las circunstancias reales de producción de las empresas, se diseña un modelo de problema de programación para entornos de taller abierto, considerando el tiempo de transporte de AGV. Se propone un método basado en Q-learning para la resolución de tales problemas. Basándose en las características del problema, se aplica un enfoque de codificación híbrido que combina la codificación de procesos y AGV. Se constituyen tres pares de acciones para formar el espacio de acciones. Se utilizan factores de decaimiento y una estrategia codiciosa para perturbar la toma de decisiones del agente inteligente, evitando que caiga en óptimos locales y facilitando al mismo tiempo una exploración extensa del espacio de soluciones. Finalmente, el método propuesto demostró ser efectivo en la resolución del problema de programación de taller abierto considerando el tiempo de transporte de AGV a través de múltiples experimentos comparativos.