灵活作业车间调度问题(FJSP)在现代制造业中起着至关重要的作用,广泛用于各种制造工艺,例如半导体制造,汽车和纺织品制造(Brucker和Schlie,1990,Garey等人,1976,Jain和Meeran,1999,Kacem等人,2002)。它是一个广义作业车间调度问题(JSP),是计算机科学和运筹学中经典的NP-hard组合优化问题。在 FJSP 中,作业由一系列特定...
而DDQN不同,DDQN首先从Q网络中找到最大输出值的那个动作,然后再找到这个动作对应的Target Q网络的输出值。这么做的原因是传统的DQN通常会高估Q值得大小,两者代码差别如下: q_eval=self.eval_net(batch_state).gather(1,batch_action)q_next=self.target_net(batch_next_state).detach()ifself.double:#ddqnq_n...
灵活作业车间调度问题(FJSP)在现代制造业中起着至关重要的作用,广泛用于各种制造工艺,例如半导体制造,汽车和纺织品制造(Brucker和Schlie,1990,Garey等人,1976,Jain和Meeran,1999,Kacem等人,2002)。它是一个广义作业车间调度问题(JSP),是计算机科学和运筹学中经典的NP-hard组合优化问题。在 FJSP 中,作业由一系列特定...
框架的开源代码和使用手册可从GitHub和官方网站获取。Schlably的设计旨在提供开箱即用的DRL方法和启发式算法，覆盖不同场景，并支持详细的评估。它旨在提供一种灵活、模块化且易于使用的实验框架。Schlably的核心组件包括多种调度算法和强化学习代理，以及Q学习算法的实现。框架还支持代理性能的学习曲线、调度...
内容提示: 分类号 学号 M201870354学校代码 1 0 4 8 7 密级硕 士学位论 文基于深度强化学习的作业车间调度方法研究学位申请人 :赵赵 萌学 科专业: 工业工程指 导教师: 沈卫明教授答 辩日期: 2020 年年 6 月月 6 日 日万方数据 文档格式:PDF | 页数:63 | 浏览次数:373 | 上传日期:2020-12-25 22:...
代码链接: https://github.com/leikun-starting/End-to-end-DRL-for-FJSP https://github.com/leikun-starting/Dispatching-rules-for-FJSP 柔性作业车间调度问题作为典型的 NP-hard 组合优化问题,目前其求解方法主要分为两类:精确算法和近似算法。基于数学规划的精确算法可以在整个解空间中搜索以找到最优解,但这...
基于深度强化学习的动态作业车间调度问题研究 为研究此类问题,本文提出一种基于近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法的强化学习动态调度方法,考虑处理时间随机波动与新订单随机到达两种不确定性情况,... 王文达,汪勇,金炫智,... - 中国自动化大会 被引量: 0发表: 2022年 基于深度强化学习的组合优化研...
加工时间的柔性作业车间调度问题,提出一种混合粒子群优化算法,用三角模糊数表示 加工时间,以最小化最大模糊完工时间为优化目标建立数学模型,具有良好的求解稳定 性,避免陷入局部最优问题。Xie等[37]提出一种新型的定向非局部收敛粒子群优化方法 (DNCPSO),通过定向搜索过程,采用非线性惯性权重进行选择和变异操作,显著降...
1.基于遗传算法的二进制程序模糊测试方法2.一种基于抽象解释的二进制代码测试方法3.基于动态污点分析的二进制程序导向性模糊测试方法4.基于深度强化学习的高性能导向性模糊测试方案5.基于深度强化学习的模糊作业车间调度问题 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
度不降反提,背后有何神机? 在制造和仓储行业,机器人代替人工完成分拣、搬运、挑选、存储等场景已经屡见不鲜,许多工厂车间/仓库内都不再是人来人往,取而代之的是一支有秩序的智能机器人“舰队”,用户能够通过集群调度软件平台统一管理这些机器人,并且根据业务需求分配任务,跟踪工作流程,从而 ...