[发明专利]基于Q-learning和GA的多目标柔性作业车间调度自学习方法

摘要

本发明公开了基于Q‑learning和GA的多目标柔性作业车间调度自学习方法，采用分段编码规则，全局、局部和随机结合的机器选择方式初始化种群，采用基于Pareto支配关系的非劣解快速排序方法分配染色体解的适应度值，然后设计锦标赛和精英策略结合选择算子，设计对应的交叉和变异算子；在GA算法基础上结合增强机器学习中Q‑learning算法构建自学习模型，设计状态集、行动集、奖励方法、行动选择策略等，在染色体种群迭代间动态调整交叉概率Pc和变异概率Pm，从而，提高算法时间复杂度和解的精准度，进而提高车间生产的自适应性、可靠性以及智能化水平。