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基于深度学习神经网络和量子遗传算法的柔性作业车间动态调度
被引量：
7
1
作者
陈亮
阎春平
+1 位作者
陈建霖
侯跃辉
《重庆大学学报》
CSCD
北大核心
2022年第6期40-54,共15页
针对柔性作业车间动态调度问题构建以平均延期惩罚、能耗、偏差度为目标的动态调度优化模型,提出一种基于深度Q学习神经网络的量子遗传算法。首先搭建基于动态事件扰动和周期性重调度的学习环境,利用深度Q学习神经网络算法,建立环境-行...
针对柔性作业车间动态调度问题构建以平均延期惩罚、能耗、偏差度为目标的动态调度优化模型,提出一种基于深度Q学习神经网络的量子遗传算法。首先搭建基于动态事件扰动和周期性重调度的学习环境,利用深度Q学习神经网络算法,建立环境-行为评价神经网络模型作为优化模型的适应度函数。然后利用改进的量子遗传算法求解动态调度优化模型。该算法设计了基于工序编码和设备编码的多层编码解码方案;制定了基于适应度的动态调整旋转角策略,提高了种群的收敛速度;结合基于Tent映射的混沌搜索算法,以跳出局部最优解。最后通过测试算例验证了环境-行为评价神经网络模型的鲁棒性和对环境的适应性,以及优化算法的有效性。
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关键词
柔性作业车间动态调度
能耗
平均延期惩罚
偏差度
深度q学习神经网络
改进量子遗传算法
混沌搜索
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职称材料
题名
基于深度学习神经网络和量子遗传算法的柔性作业车间动态调度
被引量：
7
1
作者
陈亮
阎春平
陈建霖
侯跃辉
机构
重庆大学机械与运载工程学院
出处
《重庆大学学报》
CSCD
北大核心
2022年第6期40-54,共15页
基金
重庆市技术创新与应用示范项目(cstc2018jszx-cyzdX0163)。
文摘
针对柔性作业车间动态调度问题构建以平均延期惩罚、能耗、偏差度为目标的动态调度优化模型,提出一种基于深度Q学习神经网络的量子遗传算法。首先搭建基于动态事件扰动和周期性重调度的学习环境,利用深度Q学习神经网络算法,建立环境-行为评价神经网络模型作为优化模型的适应度函数。然后利用改进的量子遗传算法求解动态调度优化模型。该算法设计了基于工序编码和设备编码的多层编码解码方案;制定了基于适应度的动态调整旋转角策略,提高了种群的收敛速度;结合基于Tent映射的混沌搜索算法,以跳出局部最优解。最后通过测试算例验证了环境-行为评价神经网络模型的鲁棒性和对环境的适应性,以及优化算法的有效性。
关键词
柔性作业车间动态调度
能耗
平均延期惩罚
偏差度
深度q学习神经网络
改进量子遗传算法
混沌搜索
Keywords
dynamic flexible job shop scheduling
energy consumption
average delay penalty
deviation degree
deep
q
-learning neural network
improved
q
uantum genetic algorithm
chaos search
分类号
TH11 [机械工程—机械设计及理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习神经网络和量子遗传算法的柔性作业车间动态调度
陈亮
阎春平
陈建霖
侯跃辉
《重庆大学学报》
CSCD
北大核心
2022
7
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