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深度强化学习求解动态柔性作业车间调度问题 被引量：1
1
作者 杨丹 舒先涛 +3 位作者 余震 鲁光涛 纪松霖 王家兵 《现代制造工程》 北大核心 2025年第2期10-16,共7页
随着智慧车间等智能制造技术的不断发展,人工智能算法在解决车间调度问题上的研究备受关注,其中车间运行过程中的动态事件是影响调度效果的一个重要扰动因素,为此提出一种采用深度强化学习方法来解决含有工件随机抵达的动态柔性作业车... 随着智慧车间等智能制造技术的不断发展,人工智能算法在解决车间调度问题上的研究备受关注,其中车间运行过程中的动态事件是影响调度效果的一个重要扰动因素,为此提出一种采用深度强化学习方法来解决含有工件随机抵达的动态柔性作业车间调度问题。首先以最小化总延迟为目标建立动态柔性作业车间的数学模型,然后提取8个车间状态特征,建立6个复合型调度规则,采用ε-greedy动作选择策略并对奖励函数进行设计,最后利用先进的D3QN算法进行求解并在不同规模车间算例上进行了有效性验证。结果表明,提出的D3QN算法能非常有效地解决含有工件随机抵达的动态柔性作业车间调度问题,在所有车间算例中的求优胜率为58.3%,相较于传统的DQN和DDQN算法车间延迟分别降低了11.0%和15.4%,进一步提升车间的生产制造效率。 展开更多
关键词 深度强化学习 D3QN算法 工件随机抵达 柔性作业车间调度 动态调度
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带有充电约束的多AGV柔性作业车间调度 被引量：1
2
作者 李晓辉 资湖海 +3 位作者 徐坷鑫 牛樱清 赵毅 董媛 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期314-326,共13页
在制造单元不再唯一且加工时间不确定的柔性作业车间调度中,多自动导向小车(AGV)发挥着重要作用。然而当AGV执行任务时间过长、消耗电量较多时,充电事件成为必须考虑的因素。该研究旨在解决考虑电池约束条件下的多AGV的柔性车间作业调... 在制造单元不再唯一且加工时间不确定的柔性作业车间调度中,多自动导向小车(AGV)发挥着重要作用。然而当AGV执行任务时间过长、消耗电量较多时,充电事件成为必须考虑的因素。该研究旨在解决考虑电池约束条件下的多AGV的柔性车间作业调度问题。综合考虑制造单元加工时间、AGV小车搬运时间以及AGV小车充电情况等约束条件,以优化最大完工时间为目标。针对此问题建立数学模型,将文化基因算法和自适应变邻域搜索算法相结合提出一种混合文化基因算法。该算法采用文化基因算法作为框架,并引入基于析取图的关键路径方法,以解决制造单元和AGV小车滞空率高的问题。同时,为了提高算法的寻优能力,避免陷入局部最优解,利用自适应变邻域搜索对当前迭代中的最优解进行改进。针对模型特点,设计多种打破重组的邻域结构,以实现算法求解最优值的目标。仿真实验结果表明,该算法具有寻找最优解的能力且整体性能优于所对比的算法,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 自动导向小车 充电 基因算法 自适应变邻域搜索算法
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基于改进GEP的绿色柔性作业车间调度研究 被引量：1
3
作者 王婷 于颖 赵曜 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第3期219-225,231,共8页
降低制造过程能源消耗和碳排放是近年来备受制造业关注的问题,车间生产是制造过程产生能耗的主要因素之一,合理的车间调度方法可以有效降低车间生产能耗和碳排放。针对绿色柔性作业车间调度问题(green flexible job shop scheduling pro... 降低制造过程能源消耗和碳排放是近年来备受制造业关注的问题,车间生产是制造过程产生能耗的主要因素之一,合理的车间调度方法可以有效降低车间生产能耗和碳排放。针对绿色柔性作业车间调度问题(green flexible job shop scheduling problem,GFJSP),提出了一种改进的多目标基因表达式编程(multi-objective gene expression programming,MOGEP)算法,并建立起以最大完工时间和总能耗为优化目标的数学模型。针对GFJSP的特点和MOGEP算法的求解方式,设计了用于车间调度问题的个体评价机制;针对算法特殊的基因构造形式,设计了基于K-表达式的变异操作和重组操作;提出了基于个体的自适应遗传算子,能够动态地调整遗传操作的概率;在MOGEP框架中融入了具有5层邻域结构的禁忌搜索策略,避免算法过早陷入局部最优。通过仿真对比实验证明,改进MOGEP算法在兼顾解的分布性的同时增强了全局收敛能力,具有更高的探索效率;且其生成的调度规则能够有效优化完工时间和生产能耗,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 绿色柔性作业车间调度 多目标基因表达式编程 个体评价机制 自适应遗传算子 禁忌搜索策略
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考虑峰值功率受限约束的柔性作业车间调度研究
4
作者 李益兵 曹岩 +3 位作者 郭钧 王磊 李西兴 孙利波 《中国机械工程》 北大核心 2025年第2期280-293,共14页
针对车间峰值功率受限约束下的柔性作业车间调度面临的作业周期增加、机器负荷增大的问题,建立以最小化最大完工时间和最小化机器最大负载为优化目标、考虑车间峰值功率约束的柔性作业车间调度问题(PPCFJSP)模型。为更好地调度决策,首... 针对车间峰值功率受限约束下的柔性作业车间调度面临的作业周期增加、机器负荷增大的问题,建立以最小化最大完工时间和最小化机器最大负载为优化目标、考虑车间峰值功率约束的柔性作业车间调度问题(PPCFJSP)模型。为更好地调度决策,首先将该问题转化为马尔可夫决策过程,基于此设计了一个结合离线训练与在线调度的用于求解PPCFJSP的调度框架。然后设计了一种基于优先级经验重放的双重决斗深度Q网络(D3QNPER)算法,并设计了一种引入噪声的ε-贪婪递减策略,提高了算法收敛速度,进一步提高了求解能力和求解结果的稳定性。最后开展实验与算法对比研究,验证了模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 马尔可夫决策过程 深度强化学习 峰值功率受限
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带AGV数量约束的柔性作业车间调度问题研究
5
作者 廖雪超 向桂宏 +2 位作者 阮兵 田芮利 钟实 《现代制造工程》 北大核心 2025年第6期11-21,共11页
在实际工业生产过程中,由于自动导引车(Automated Guided Vehicles,AGVs)资源有限,因此在柔性作业车间调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem,FJSP)中考虑有限AGV数量约束(FJSP-AGV)的集成问题有重要的研究价值。传统的进化算... 在实际工业生产过程中,由于自动导引车(Automated Guided Vehicles,AGVs)资源有限,因此在柔性作业车间调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem,FJSP)中考虑有限AGV数量约束(FJSP-AGV)的集成问题有重要的研究价值。传统的进化算法容易陷入局部最优,不适用于求解此类复杂程度较高的调度问题。针对以上难点,首先对FJSP-AGV集成问题建立数学模型;然后提出了基于启发式规则引导的改进遗传算法,算法针对不同编码段采用多种交叉、变异方式进化种群,同时在进化过程中作参数自适应调整,并通过启发式规则引导变异进行局部搜索,提高算法跳出局部最优的能力,从而实现系统最大完工时间的最小化。通过在两组中小规模数据集上与其他先进算法的对比分析可知,所提算法的整体求解效果最优。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 自动导引车 车辆调度 遗传算法 启发式规则
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基于图神经网络和强化学习的柔性作业车间调度算法
6
作者 王亮 顾益铭 刘世亮 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第2期101-109,共9页
针对不同规模的柔性作业车间调度问题,提出一种基于图神经网络的深度强化学习算法(GRL)。该算法采用3个异构析取子图来表征车间状态,并利用图神经网络提取车间特征,构建相应的马尔可夫决策过程,使用模仿学习与强化学习相结合的联合训练... 针对不同规模的柔性作业车间调度问题,提出一种基于图神经网络的深度强化学习算法(GRL)。该算法采用3个异构析取子图来表征车间状态,并利用图神经网络提取车间特征,构建相应的马尔可夫决策过程,使用模仿学习与强化学习相结合的联合训练策略来更新神经网络参数。实验结果表明,所提GRL算法在不同规模订单、工序复杂程度和机器选择柔性下表现出较低的最长完工时间和较小的案例参数敏感性。将小规则案例下训练的网络泛化至大规模案例,体现相对优先调度规则较好且稳定的求解质量。研究成果为项目式教学提供典型的人工智能应用案例。 展开更多
关键词 强化学习 图神经网络 模仿学习 柔性作业车间调度
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考虑有限AGV运输资源的柔性作业车间调度研究
7
作者 张国辉 蔡翌豪 +2 位作者 李志霄 郭胜会 张海军 《中国机械工程》 北大核心 2025年第8期1811-1823,共13页
针对智能制造环境中有限自动导引车(AGV)运输资源的柔性作业车间调度问题,以最小化最长完工时间、总能耗和工件的交货期惩罚值为目标,建立有限AGV运输资源的集成调度模型。提出一种改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),针对集成调度模型... 针对智能制造环境中有限自动导引车(AGV)运输资源的柔性作业车间调度问题,以最小化最长完工时间、总能耗和工件的交货期惩罚值为目标,建立有限AGV运输资源的集成调度模型。提出一种改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),针对集成调度模型构建三段式编码方案,设计三种初始化规则提高初始种群的质量和多样性。结合关键路径,提出一种改进的变邻域搜索以增强算法的局部搜索能力。实验部分采用多种评价指标与其他算法进行对比,实验结果表明:在不同规模标准测试算例和航空企业实际生产案例下,所提算法均能有效求解有限AGV运输资源的集成调度问题。同时分析不同AGV数量下集成调度模型的有效性,得出柔性作业车间中AGV数量符合边际效应递减规律的结论,为实际制造车间配置AGV提供了参考。 展开更多
关键词 有限运输资源 改进的非支配排序遗传算法 柔性作业车间调度问题 自动导引车
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双种群混合白鲸算法求解多目标柔性作业车间调度问题
8
作者 孟冠军 王同轩 +1 位作者 黄江涛 张威 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第7期189-195,共7页
针对考虑负载均衡的多目标柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、最小化关键机器负荷和最小化机器总负荷为目标,提出一种双种群混合白鲸优化算法。首先,设计基于Tent混沌映射的种群初始化机制,提高初始化种群质量,应对复杂的多... 针对考虑负载均衡的多目标柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、最小化关键机器负荷和最小化机器总负荷为目标,提出一种双种群混合白鲸优化算法。首先,设计基于Tent混沌映射的种群初始化机制,提高初始化种群质量,应对复杂的多目标优化问题;其次,引入快速非支配和V主导双规则机制筛选种群,提高个体多样性;然后,结合混合变邻域搜索,建立基于Pareto优化的外部存档方法,旨在获得优质解方案;最后,通过与其他算法对比,对Brandimarte算例进行仿真分析,验证该算法在求解多目标柔性作业车间调度问题时的有效性。 展开更多
关键词 多目标 柔性作业车间调度 白鲸优化算法 Tent混沌映射 混合变邻域搜索
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基于改进蛇优化算法的柔性作业车间调度研究
9
作者 朱敏 王岩 +1 位作者 卞京 卢宇涵 《现代制造工程》 北大核心 2025年第9期12-19,共8页
针对柔性作业车间调度问题(Flexible Job shop Scheduling Problem,FJSP),以优化最大完工时间为目标,提出了一种改进蛇优化(Improved Snake Optimization,ISO)算法。该算法对蛇优化算法进行研究,使用两段式编码替代原算法的实数编码,使... 针对柔性作业车间调度问题(Flexible Job shop Scheduling Problem,FJSP),以优化最大完工时间为目标,提出了一种改进蛇优化(Improved Snake Optimization,ISO)算法。该算法对蛇优化算法进行研究,使用两段式编码替代原算法的实数编码,使得改进后的蛇优化算法可以在离散空间中对蛇个体的位置进行更新。此外,针对原算法中初始种群质量较低的问题,采用GLR策略平衡机器加工负荷,以提高算法的初始化质量。并针对原算法中蛇个体的位置变化与交互机制,在保留原有蛇群演化的基础上使用2个操作算子对其进行重新设计。最后,使用正交实验分析算法参数,并对车间的15个基准算例和1个案例进行仿真和对比,验证了所提算法求解该问题的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 离散优化问题 改进蛇优化算法
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基于深度强化学习的离散状态转移算法求解柔性作业车间调度问题 被引量：1
10
作者 朱家政 王聪 +2 位作者 李新凯 董颖超 张宏立 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第4期1385-1394,共10页
柔性作业车间调度问题(FJSP)作为一种在实际生活中应用广泛的调度问题,对其智能算法具有重要价值。为了解决FJSP,以最小化最大完工时间为优化目标,提出了一种基于近端策略优化的离散状态转移算法(DSTA-PPO)。DSTA-PPO具有3个特点:考虑到... 柔性作业车间调度问题(FJSP)作为一种在实际生活中应用广泛的调度问题,对其智能算法具有重要价值。为了解决FJSP,以最小化最大完工时间为优化目标,提出了一种基于近端策略优化的离散状态转移算法(DSTA-PPO)。DSTA-PPO具有3个特点:考虑到FJSP需要同时对工序排序、机器分配同时进行调度安排,结合工序编码和机器编码,设计了一种能够充分表达当前调度问题的状态特征;针对工序排序、机器分配设计了多种基于关键路径的搜索操作;通过强化学习的训练,能够有效地引导智能体选择正确的搜索操作优化当前的调度序列。通过基于不同数据集的仿真实验,验证了算法各环节的有效性,同时在相同算例上以最小化最大完工时间为对比指标与现有算法进行了比较,对比结果表明了所提算法能够在多数算例上以更短的完工时间对算例完成求解,有效地求解了柔性作业车间调度问题。 展开更多
关键词 深度学习 强化学习 离散状态转移算法 近端策略优化算法 柔性作业车间调度
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基于改进灰狼优化算法的柔性作业车间调度
11
作者 夏兴华 金佳呈 +1 位作者 洪铁懿 韩忠华 《控制工程》 北大核心 2025年第10期1857-1864,共8页
为了更好地求解柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标建立该问题的数学模型,并对灰狼优化算法进行了改进。首先,提出了新的个体位置更新公式,减少头狼对灰狼种群的引导性;其次,因线性收敛因子不能充分开发灰狼优化算法的性... 为了更好地求解柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标建立该问题的数学模型,并对灰狼优化算法进行了改进。首先,提出了新的个体位置更新公式,减少头狼对灰狼种群的引导性;其次,因线性收敛因子不能充分开发灰狼优化算法的性能,引入非线性收敛因子提高其前期全局探索能力和后期局部开发能力;再次,为了解决灰狼算法中最优个体引导性过强的问题,提出了两种邻域探索策略,使部分个体可以进行自我探索,关键个体可以进行机器变异,以减少完工时间;最后,提出了结合汉明(Hamming)距离的精英解更新机制。实验结果表明,所提改进策略均是有效的,改进后的灰狼优化算法可以更好地求解柔性作业车间调度问题,提高车间的生产效率。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 非线性收敛因子 灰狼优化算法 邻域探索 Hamming更新策略
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考虑能耗的分布式柔性作业车间调度问题研究 被引量：1
12
作者 李岳威 宋李俊 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第3期157-165,共9页
针对分布式装配车间的柔性作业车间调度问题(distributed assembly flexible job-shop scheduling problem,DAFJSP),构建了以最小化最大完工时间、车间能耗和机器总负载为优化目标的DAFJSP数学模型。为求解DAFJSP模型,提出了一种改进的... 针对分布式装配车间的柔性作业车间调度问题(distributed assembly flexible job-shop scheduling problem,DAFJSP),构建了以最小化最大完工时间、车间能耗和机器总负载为优化目标的DAFJSP数学模型。为求解DAFJSP模型,提出了一种改进的启发式算法(improving gold rushing optimization algorithm,IGROA),该算法以改进的淘金算法为全局搜索组件,多种领域搜索算子为局部搜索组件。首先,设计3种领域搜索算子,对Pareto前沿个体进行领域搜索,提高了种群的多样性与收敛速度;其次,在种群选择中提出一种结合模拟退火算法的竞标赛选择方式,提高了全局寻优能力;最后,基于Kacem、MK等算例进行算法验证,证明了算法的优越性。 展开更多
关键词 淘金算法 邻域搜索算子 分布式装配柔性作业车间调度 多目标优化 能耗
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基于多群体禁忌蜂群算法的柔性作业车间调度
13
作者 卢法凯 田野 蔡雨轩 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第3期36-40,共5页
针对人工蜂群算法解决柔性作业车间调度问题时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了多群体禁忌蜂群算法(multi-swarm taboo artificial bee colony algorithm,MTABC),在初始化阶段提出多规则方法,引入反向学习规则,提高种... 针对人工蜂群算法解决柔性作业车间调度问题时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了多群体禁忌蜂群算法(multi-swarm taboo artificial bee colony algorithm,MTABC),在初始化阶段提出多规则方法,引入反向学习规则,提高种群的多样性;雇佣蜂阶段提出两种不同的交叉算子,分别应用在工序编码和机器编码中,指导种群进化方向;跟随蜂阶段将禁忌列表添加到关键路径移动局部搜索策略中,更加符合实际调度问题的执行特点;侦察蜂阶段提出双侦察群体,以不同的方式进行初始化,避免陷入局部最优等问题;最后在Brandimarte数据集上与其它算法进行测试对比,证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 柔性作业车间调度问题 多群体侦察策略 禁忌搜索
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改进PPO算法求解柔性作业车间调度问题
14
作者 吴昊泽 李艳武 谢辉 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第8期2894-2904,共11页
柔性作业车间需要提高调度效率,缩短生产周期。为此以最小化最大完工时间为目标,采用机器选择和工件工序调整两种调度策略,建立混合整数规划模型,并提出了一种基于策略和图神经网络的深度强化学习算法来求解。该算法利用图神经网络获取... 柔性作业车间需要提高调度效率,缩短生产周期。为此以最小化最大完工时间为目标,采用机器选择和工件工序调整两种调度策略,建立混合整数规划模型,并提出了一种基于策略和图神经网络的深度强化学习算法来求解。该算法利用图神经网络获取和分析析取图的信息,为强化学习提供决策依据;提出了使用多近端策略优化和多指针图网络学习作业操作动作策略和机器动作策略,设计两个编码器-解码器定义两个动作策略,并将图神经网络嵌入到局部状态,增强局部搜索能力。实验结果表明所提出的算法在求解性能和泛化能力方面显著优于对比算法。 展开更多
关键词 深度强化学习 柔性作业车间调度问题 析取图 图神经网络 多近端策略优化算法
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柔性作业车间调度问题的课程强化学习算法
15
作者 卢超 肖洋 +1 位作者 张彪 高亮 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第2期49-59,共11页
针对深度强化学习在柔性作业车间调度问题上泛化能力不足的问题,提出结合课程学习和深度强化学习的方法。通过动态调整训练实例难度,重点增强最难实例的训练,以适应不同数据分布,避免学习过程中的遗忘问题。仿真测试结果表明,算法在未... 针对深度强化学习在柔性作业车间调度问题上泛化能力不足的问题,提出结合课程学习和深度强化学习的方法。通过动态调整训练实例难度,重点增强最难实例的训练,以适应不同数据分布,避免学习过程中的遗忘问题。仿真测试结果表明,算法在未经训练的大规模问题和基准数据集上保持了不错的性能。在2种人造分布的4个未训练大规模问题上取得了更好的性能表现。相较于精确方法和元启发式方法,对于计算量较大的问题实例,能快速地获得质量不错的解。同时算法可以适应不同的数据分布的柔性作业车间调度问题,具有较快收敛速度和较好泛化能力。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 深度强化学习 课程学习
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基于数字孪生仿真的柔性作业车间调度优化研究
16
作者 刘亮 贺禹铭 祁思远 《现代制造工程》 北大核心 2025年第3期41-51,共11页
智能制造是世界制造业发展的共同趋势,数字孪生作为推进实施智能制造的重要使能技术,是迈向智能制造的关键环节。为应对车间作业过程中的不确定事件以及生产信息透明度低的问题,提出了一种基于数字孪生仿真的柔性作业车间调度优化方法... 智能制造是世界制造业发展的共同趋势,数字孪生作为推进实施智能制造的重要使能技术,是迈向智能制造的关键环节。为应对车间作业过程中的不确定事件以及生产信息透明度低的问题,提出了一种基于数字孪生仿真的柔性作业车间调度优化方法。首先,设计了数字孪生车间调度框架,构建了基于AnyLogic软件的柔性作业车间数字孪生仿真模型。其次,综合考虑最大完工时间、设备能耗及设备总负荷建立柔性作业车间调度模型,提出了一种改进NSGA-Ⅱ进行求解,采用多策略混合种群初始化方法,并对工序、设备编码采用不同的交叉变异策略。最后,基于标准算例与发动机缸盖制造实例,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 多目标优化 数字孪生仿真 AnyLogic软件
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基于DRL-PPO求解柔性作业车间调度问题
17
作者 董海 鲁婷婷 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第9期2722-2729,共8页
柔性作业车间动态调度问题因其动态性和复杂性成为智能制造领域的研究重点。针对柔性作业车间动态调度问题的复杂性与动态性,提出了一种基于深度强化学习和近端策略优化相结合的调度优化算法。该算法通过构建马尔可夫决策过程模型,定义... 柔性作业车间动态调度问题因其动态性和复杂性成为智能制造领域的研究重点。针对柔性作业车间动态调度问题的复杂性与动态性,提出了一种基于深度强化学习和近端策略优化相结合的调度优化算法。该算法通过构建马尔可夫决策过程模型,定义状态空间、动作空间及多目标奖励函数,设计了离线训练与在线应用相结合的两阶段动态调度框架,以提升调度策略的泛化能力和鲁棒性。实验在不同规模实例中验证了算法的性能,结果表明提出方法在不同规模场景下均优于传统启发式算法和现有学习算法,尤其在大规模实例中最大完工时间降低了23.6%、最优性偏差减少了7.5个百分点,展现了卓越的适应性与优化能力。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度问题 深度强化学习 近端策略优化 智能制造
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基于DQN的改进NSGA-Ⅱ求解多目标柔性作业车间调度问题
18
作者 郑国梁 张朝阳 +1 位作者 吉卫喜 于俊杰 《现代制造工程》 北大核心 2025年第9期1-11,共11页
提出了一种基于深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)改进的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ),以解决以最小化最大完工时间和最小化能源消耗为目标的多目标柔性作业车间调度问题(Multi-Objective Flexi... 提出了一种基于深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)改进的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ),以解决以最小化最大完工时间和最小化能源消耗为目标的多目标柔性作业车间调度问题(Multi-Objective Flexible Job shop Scheduling Problem,MO-FJSP)。通过在DQN算法中定义马尔可夫决策过程和奖励函数,考虑选定设备对完工时间和能源消耗的局部及全局影响,提高了NSGA-Ⅱ初始种群的质量。改进的NSGA-Ⅱ通过精英保留策略确保运行过程中的种群多样性,并保留了进化过程中优质的个体。将DQN算法生成的初始解与贪婪算法生成的初始解进行对比,验证了DQN算法在生成初始解方面的有效性。此外,将基于DQN算法的改进NSGA-Ⅱ与其他启发式算法在标准案例和仿真案例上进行对比,证明了其在解决MO-FJSP方面的有效性。 展开更多
关键词 深度Q网络算法 多目标柔性作业车间调度问题 奖励函数 非支配排序遗传算法
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协同智能体强化学习算法的柔性作业车间调度方法研究 被引量：6
19
作者 李健 李洹坤 +3 位作者 何鹏博 王化北 徐莉萍 何奎 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2699-2711,共13页
为提高柔性作业车间调度效率,构建一种具有柔性作业车间调度问题约束条件的马尔可夫决策过程,针对工件与机器的同时选择问题,提出一种协同智能体强化学习方法进行求解。在构建马尔可夫决策过程中,引入析取图表述状态特征,采用两种智能... 为提高柔性作业车间调度效率,构建一种具有柔性作业车间调度问题约束条件的马尔可夫决策过程,针对工件与机器的同时选择问题,提出一种协同智能体强化学习方法进行求解。在构建马尔可夫决策过程中,引入析取图表述状态特征,采用两种智能体执行工件与机器的选取,预测不同时刻最小化最大完工时间的差值来映射整个调度过程的奖励参数;求解时,嵌入GIN(graph isomorphic network)图神经网络提取状态,为工件与机器智能体分别设置编码器-解码器构件输出两种动作策略,以PPO(proximal policy optimization)算法与D3QN算法训练工件与机器智能体的决策网络参数。通过正交试验法选取算法超参数,以标准实例与其他文献进行对比,实验结果表明,所提方法在求解FJSP方面明显优于其他算法,进一步验证所提方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度问题 图神经网络 马尔可夫决策过程 协同智能体强化学习 正交试验法
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改进文化基因算法求解双资源约束柔性作业车间调度问题 被引量：2
20
作者 王玉芳 陈凡 +1 位作者 姚彬彬 曾亚志 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第6期981-994,共14页
针对具有机器和工人的双资源约束柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标构建调度模型,并设计一种改进文化基因算法对其进行求解。由于该调度问题需要同时考虑工序排序、机器选择及工人选择3个子问题,故采用三层序列编码。考... 针对具有机器和工人的双资源约束柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标构建调度模型,并设计一种改进文化基因算法对其进行求解。由于该调度问题需要同时考虑工序排序、机器选择及工人选择3个子问题,故采用三层序列编码。考虑传统解码方式存在收敛速度慢、收敛不完全的弊端,设计一种扩展型插入式主动解码方式,以提高算法的收敛速度;针对进化算法易陷入局部最优的缺陷,设计一种基于负载平衡的机器和工人再分配算子,增强算法的全局搜索能力,对种群中的优秀个体采用改进变邻域搜索以提高算法的局部寻优能力。最后,利用仿真算例及航空设备生产实例进行实验,验证所提算法求解双资源约束调度问题的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 双资源约束 文化基因算法 负载平衡 变邻域搜索
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