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Dueling Double DQN在基于MPN混流制造车间实时调度中的应用
1
作者
王美林
吴耿枫
+1 位作者
梁凯晴
林碧丽
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第11期3929-3942,共14页
针对传统算法难以适应当今大规模,多资源约束的混流制造实时调度场景的问题,提出一个可缩短最终完工时间的双层决斗DQN(D3QN)算法实时调度框架。在该框架内,制造车间经压缩建模成制造Petri网(MPN)模型,通过新的奖励机制反复推演MPN仿真...
针对传统算法难以适应当今大规模,多资源约束的混流制造实时调度场景的问题,提出一个可缩短最终完工时间的双层决斗DQN(D3QN)算法实时调度框架。在该框架内,制造车间经压缩建模成制造Petri网(MPN)模型,通过新的奖励机制反复推演MPN仿真生产过程,评估排产收益并产生大量样本数据,将数据中多维生产特征信息矩阵作为车间状态输入多通道卷积神经网络,采用D3QN算法训练网络模型,一旦网络模型收敛至最优价值函数,即可调用该网络模型结合在线匹配执行机制,快速匹配车间生产状态,执行最优工件排产变迁的决策动作。实验数据表明:在最佳超参数设置下,使用D3QN算法训练的网络模型,其求解性能和响应速度满足混流制造车间实时调度需求。
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关键词
混流制造车间
PETRI网
深度强化学习
实时调度
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职称材料
基于DDQN算法的混流车间作业动态自适应调度的研究
2
作者
陈晓航
王美林
+1 位作者
吴耿枫
梁凯晴
《现代信息科技》
2021年第24期133-137,141,共6页
大规模生产的混流车间制造系统存在资源规模大、约束多等问题,快速找到合适的调度策略是实现高效生产的关键。为解决传统数学规划算法和启发式算法存在的策略求解效率低、自适应性差等问题,文章提出一种基于DDQN的智能车间动态自适应调...
大规模生产的混流车间制造系统存在资源规模大、约束多等问题,快速找到合适的调度策略是实现高效生产的关键。为解决传统数学规划算法和启发式算法存在的策略求解效率低、自适应性差等问题,文章提出一种基于DDQN的智能车间动态自适应调度方法,对车间作业的自适应调度做了研究。通过“一步一推理”的自适用动态调度,可以高效地匹配合适的调度策略动作。
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关键词
深度强化学习
DDQN算法
动态自适应调度
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职称材料
题名
Dueling Double DQN在基于MPN混流制造车间实时调度中的应用
1
作者
王美林
吴耿枫
梁凯晴
林碧丽
机构
广东工业大学信息工程学院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第11期3929-3942,共14页
基金
国家重点研发计划资助项目(2021YFB2900900)
国家自然科学基金-广东省联合基金资助项目(U1701266)
+2 种基金
广东省重点实验室资助项目(2018B030322016)
广东省科技计划资助项目(2019A050513011)
广州市科技计划资助项目(202002030386)。
文摘
针对传统算法难以适应当今大规模,多资源约束的混流制造实时调度场景的问题,提出一个可缩短最终完工时间的双层决斗DQN(D3QN)算法实时调度框架。在该框架内,制造车间经压缩建模成制造Petri网(MPN)模型,通过新的奖励机制反复推演MPN仿真生产过程,评估排产收益并产生大量样本数据,将数据中多维生产特征信息矩阵作为车间状态输入多通道卷积神经网络,采用D3QN算法训练网络模型,一旦网络模型收敛至最优价值函数,即可调用该网络模型结合在线匹配执行机制,快速匹配车间生产状态,执行最优工件排产变迁的决策动作。实验数据表明:在最佳超参数设置下,使用D3QN算法训练的网络模型,其求解性能和响应速度满足混流制造车间实时调度需求。
关键词
混流制造车间
PETRI网
深度强化学习
实时调度
Keywords
hybrid flowshop
Petri nets
deep reinforcement learning
real-time scheduling
分类号
TH186 [机械工程—机械制造及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于DDQN算法的混流车间作业动态自适应调度的研究
2
作者
陈晓航
王美林
吴耿枫
梁凯晴
机构
广东工业大学
出处
《现代信息科技》
2021年第24期133-137,141,共6页
基金
国家自然科学基金(U1701266)
广东省科技计划(2019A050513011、2017B090901056)
广州市科技计划(202002030386)。
文摘
大规模生产的混流车间制造系统存在资源规模大、约束多等问题,快速找到合适的调度策略是实现高效生产的关键。为解决传统数学规划算法和启发式算法存在的策略求解效率低、自适应性差等问题,文章提出一种基于DDQN的智能车间动态自适应调度方法,对车间作业的自适应调度做了研究。通过“一步一推理”的自适用动态调度,可以高效地匹配合适的调度策略动作。
关键词
深度强化学习
DDQN算法
动态自适应调度
Keywords
deep reinforcement learning
DDQN algorithm
dynamic adaptive scheduling
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
Dueling Double DQN在基于MPN混流制造车间实时调度中的应用
王美林
吴耿枫
梁凯晴
林碧丽
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
2
基于DDQN算法的混流车间作业动态自适应调度的研究
陈晓航
王美林
吴耿枫
梁凯晴
《现代信息科技》
2021
0
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职称材料
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