[发明专利]基于深度强化学习的贴片机贴装调度模型训练方法有效
| 申请号： | 202111070340.8 | 申请日： | 2021-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN113905606B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 胡成玉;曾德泽;龚文引;邓泽峰 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | H05K13/04 | 分类号： | H05K13/04;H05K13/08 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 吴晓茜 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及贴装控制领域，提供一种基于深度强化学习的贴片机贴装调度模型训练方法，包括：S1：设置贴装循环方案，计算获取贴装循环方案的贴装时间；S2：构建贴片机贴装调度模型，贴片机贴装调度模型包括：DQN1网络和DQN2网络；S3：获取贴装训练数据，将贴装训练数据和贴装时间输入DQN1网络进行循环计算，计算结束后获得取料方案；S4：将取料方案和贴装时间输入DQN2网络进行循环计算，计算结束后获得训练好的贴片机贴装调度模型。本发明构建的两阶段训练模型，所求解的取料方案和贴装方案相比实际生产使用的贪心算法更精确，也即新方案的贴装耗时更少；两阶段训练模型可以在复杂动态环境下，不需要重新训练，直接生成比较优的取料和贴装方案。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 贴片机贴装 调度 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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