[发明专利]融合强化学习和差分进化的产品变更路径多目标优选方法在审
| 申请号： | 202310380037.0 | 申请日： | 2023-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN116451577A | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 宋贤芳;张勇;杨扬;彭超;郑瑞钊;孙晓燕 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/045;G06N3/092;G06N3/086;G06Q10/047;G06F111/06 |
| 代理公司： | 北京圣州专利代理事务所(普通合伙) 11818 | 代理人： | 朱芳斌 |
| 地址： | 221116 江苏省徐州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了融合强化学习和差分进化的产品变更路径多目标优选方法，包括以下步骤：建立复杂产品网络模型，表明设计变更在产品网络模型中的传播过程；建立设计变更传播路径的多目标优化模型；利用双深度Q‑网络(Double Deep Q‑Network，DDQN)帮助种群在不同阶段选择适合的进化策略，建立强化学习引导的差分进化算法(Differential evolution，DE)即DDQN‑DE算法，进行多目标优化模型的求解。本发明采用上述的产品变更路径多目标优选方法，当产品零件发生变更时，可以精准地找到一个变更成本、变更工期、产品综合性能影响较小的变更方案，解决现有方法中收敛速度慢、易于局部收敛等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 强化 学习 进化 产品 变更 路径 多目标 优选 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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