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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明提供了一种分布式异构柔性作业车间调度方法、系统及装置，包括：以最小化最大完工时间为目标建立DHFJSP‑AGV的混合整数线性规划模型；将求解混合整数线性规划模型转化为马尔可夫决策过程，构建马尔科夫决策过程的状态空间、动作空间和奖励函数；通过深度强化学习构建深度Q网络模型，将状态空间的特征向量为输入，动作空间的复合调度规则为输出，以对深度Q网络模型进行训练，直至训练次数达到设定的迭代次数或奖励函数的奖励值收敛，得到训练后的深度Q网络模型；将训练后的深度Q网络模型根据车间生产情况对工厂、工件、机器和AGV进行协同调度。本发明利用深度强化学习求解DHFJSP‑AGV，能够生成合理的调度方案，减小最大完工时间，提高生产车间的效率。
主权项：1.一种分布式异构柔性作业车间调度方法，其特征在于，包括：以最小化最大完工时间为目标建立DHFJSP-AGV的混合整数线性规划模型；将求解混合整数线性规划模型转化为马尔可夫决策过程，并构建马尔科夫决策过程的状态空间、动作空间和奖励函数；通过深度强化学习构建深度Q网络模型，将状态空间的特征向量作为深度Q网络模型输入，动作空间的复合调度规则作为深度Q网络模型的输出，以对深度Q网络模型进行训练，直至训练次数达到设定的迭代次数或奖励函数的奖励值收敛，得到训练后的深度Q网络模型；将训练后的深度Q网络模型部署至车间，根据车间生产情况进行协同调度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 一种分布式异构柔性作业车间调度方法、系统及装置
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