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基于改进D3QN算法的随机工时下柔性综合调度问题研究 被引量：1
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作者 李想 任晓羽 +1 位作者 周永兵 张剑 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第2期474-486,共13页
针对离散制造车间的工时不确定性问题,在考虑设备和工序约束的基础上,以最小化最大完工时间为优化目标构建综合调度数学模型,并提出一种改进双竞争深度Q网络算法(ID3QN)求解随机工时下的柔性综合调度问题。从工序、机器及整体层面分别... 针对离散制造车间的工时不确定性问题,在考虑设备和工序约束的基础上,以最小化最大完工时间为优化目标构建综合调度数学模型,并提出一种改进双竞争深度Q网络算法(ID3QN)求解随机工时下的柔性综合调度问题。从工序、机器及整体层面分别设计了三组状态特征;将与工时、加工顺序相关的工序规则以及与优化目标相关的机器规则组成的8组复合调度规则作为动作集,并根据平均机器利用率差值进行即时奖励;引入自注意力机制与混合采样策略,以进一步提升算法稳定性和泛化性。仿真结果表明:所提算法在求解随机工时柔性综合调度问题时,平均偏差比现有深度强化学习算法平均提高了54.63%,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性综合调度 id3qn 自注意力机制 随机工时
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