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一种基于时序差分的混合流水车间调度方法

摘要

本发明公开了一种基于时序差分的深度强化学习算法,用以求解相关并行机的混合流水车间调度问题,该算法将卷积神经网络与强化学习中的TD学习进行结合,依据输入的状态特征进行行为选取,更加符合实际订单响应式生产制造系统的调度决策过程。通过把调度问题转化为多阶段决策问题,用卷积神经网络模型拟合状态价值函数,把制造系统加工状态特征数据输入模型,采用时序差分法训练模型,将启发式算法或分配规则作为调度决策候选行为,结合强化学习奖惩机制,为每次调度决策选取最优组合行为策略。与现有技术相比,本发明提出的算法具有实时性强、灵活性高等优势。

著录项

  • 公开/公告号CN112734172A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京理工大学;

    申请/专利号CN202011568657.X

  • 申请日2020-12-25

  • 分类号G06Q10/06(20120101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构32203 南京理工大学专利中心;

  • 代理人朱沉雁

  • 地址 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号

  • 入库时间 2023-06-19 10:48:02

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-01

    授权

    发明专利权授予

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