[发明专利]基于深度强化学习的柔性多资源车间动态调度方法在审
| 申请号： | 202310703139.1 | 申请日： | 2023-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN116703641A | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 胡耀光;侯振宇;张立祥;蔡泽;王一衡 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06Q50/04 | 分类号： | G06Q50/04;G06Q10/0631;G06N3/045;G06N3/092 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 李爱英 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开的基于深度强化学习的柔性多资车间动态调度方法，属于动态调度技术领域。本发明实现方法为：定义车间的状态、车间的调度动作、决策奖励函数；以最小化所有工件总延迟时间为优化目标，并构建调度目标优化问题，用于安排工件的加工机器和运输工件的AGV；构建用于决策的神经网络；使用D3QN方法对调度目标优化问题进行求解，即基于神经网络通过在车间的决策时刻，计算车间的实时生产状态，将生产状态输入到训练好的神经网络中，神经网络根据输入的状态输出车间的调度动作，执行调度动作并反馈奖励给神经网络的方法来降低车间工件总延迟，提高车间的生产效率。本发明具有兼顾效率和性能的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 柔性 资源 车间 动态 调度 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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