5. 可视化 Schlably还提供了代理性能学习的训练曲线、调度测试案例的甘特图和不同算法间的结果对比等的可视化。 """ Gantt chart tests. """ import unittest import copy from pathlib import Path from typing import List import PIL.Image from src.agents.heuristic.heuristic_agent import HeuristicSelectionAgent...
基于RL的并行机调度优化算法主要是针对动态调度问题而设计的。主要成果如下: 基于RL的流水车间调度 流水车间调度需要考虑多个阶段的加工。为了实现柔性制造,在某些阶段存在多台并行机,即混合或柔性流水车间调度。显然,它比并行机调度要复杂得多。主要成果如下: 基于RL的作业车间调度 与上述三种调度问题相比,作业车间调度...
通常,近似方法可以在计算时间和调度结果的质量之间实现良好的折中,特别是群体智能(swarm intelligence, SI)和进化算法(evolutionary algorithm, EA),如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、人工蜂群算法等。 尽管与精确算法相比,SI 和 EA 可以在合理的时间内解决 FJSP,但这些方法并不能直接应用于求解产线实时运行需求下的...
摘要: 强化学习在车间调度上获得了较低的时间响应和较优的模型泛化性。为阐述基于强化学习的车间调度问题整体研究现状,总结当前基于强化学习的调度框架,同时为后续相关研究奠定基础,介绍了车间调度与强化学习的背景,分析了车间调度问题中常用的2种仿真技术,给出了强化学习解决车间调度问题的2种常用架构。此外,针对强化学...
本发明主要涉及智能制造、运筹学领域,具体是基于深度强化学习的作业车间优化调度方法。 背景技术: 1、作业车间调度问题(jssp)属于np-hard的组合优化问题之一。精确方法适用于求解一些小规模调度问题,如整数规划和混合整数规划。然而,在处理大规模调度问题时,精确方法计算复杂度高,无法满足实际工业制造的需求。因此,研究者...
本发明公开了一种基于深度强化学习的流水车间调度方法,将每个工件作为节点并将其工序的处理时间作为节点信息进行聚合得到其嵌入表示。使用指针网络拟合策略网络,将最大完工时间作为奖励,对策略网络进行训练并保存参数。实际问题中,将每个工件的嵌入表示作为策略网络的输入,并依次选择概率最高的工件,直到所有工件选择完毕得到...
将深度强化学习应用于柔性作业车间调度问题,可以充分发挥深度学习在处理非线性、高维、复杂问题方面的优势,提高调度算法的性能。 本研究旨在构建一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法,以解决传统调度方法在面对复杂多变的生产环境时所面临的挑战。通过对现有相关研究成果的分析和归纳,本文提出了一种适用于柔性作业...
根据中国知网《学术精要数据库》,统计日期截至2022年8月16日,肖鹏飞,张超勇,孟磊磊,洪辉,戴稳发表在《计算机集成制造系统》期刊2021年第27卷第1期论文《基于深度强化学习的非置换流水车间调度问题》的引证评价结果如下: 1.文献总被引频次...
这个描述的是一个机器人流水车间的调度问题，它的动作空间设定为机器人可到达的机器，动作空间的数量为...
作者分享了他对国内APS系统(Advanced Planning and Scheduling,高级计划与排程)应用局限性的思考,以及对深度强化学习在车间调度问题上落地所面临的挑战与解决思路的分析。 1.目前为什么aps市场没有做大做强 答:「市场很大,但是通用产品很难」,每个车间每个工厂的需求都不同,生产模式因产品不同而不同,最主要是组织管理...