基于强化学习的柔性作业车间动态调度算法研究 您所在的位置:网站首页 柔性作业车间调度智能算法及其应用实训报告总结 基于强化学习的柔性作业车间动态调度算法研究

基于强化学习的柔性作业车间动态调度算法研究

2024-06-11 10:57| 来源: 网络整理| 查看: 265

来自 掌桥科研  喜欢 0

阅读量:

175

作者:

王立群,唐敦兵,朱海华,马国财,曹志宏

展开

摘要:

随着制造模式往多品种,小批量的转变,车间生产过程变得复杂多变,传统的依赖于人工和静态式的调度方法已经无法适应实际的车间环境.为此,设计一种基于马尔可夫决策过程的柔性作业车间调度模型.以车间环境作为状态空间,以设备选择作为动作空间,以最小化完工时间作为调度目标,将柔性作业车间调度视为序列化决策问题,使用一种基于策略梯度下降的深度学习方法训练该模型,在仿真环境中对该算法进行验证.结果表明:本算法降低了总完工时间,均衡了机器负载,提高了生产效率和调度智能性.

展开

关键词:

柔性作业车间 强化学习 马尔可夫决策过程 车间调度

年份:

2023



【本文地址】

公司简介

联系我们

今日新闻

    推荐新闻

    专题文章
      CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有