[发明专利]一种基于深度强化学习的流水车间调度方法有效
| 申请号： | 202110177144.4 | 申请日： | 2021-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN112987664B | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 戚放;任涛;王心悦;董卓然;张皓东 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G05B19/418 | 分类号： | G05B19/418 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李在川 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 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完整的调度序列。本发明所述的流水车间调度方法在小规模问题上可以获得近优解，在大规模问题上可以获得优于启发式算法和遗传算法的较优解，扩展到不同机器数和作业数的问题上，打破了在不同的问题规模和问题数据上需要重新对模型进行训练的局限性，通用性更广。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 流水 车间 调度 方法 | ||
【主权项】：
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