[发明专利]基于强化学习的多层工厂车间调度方法在审
| 申请号： | 202310436057.5 | 申请日： | 2023-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN116594358A | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 欧阳雅捷;刘晓翔 | 申请（专利权）人： | 暨南大学 |
| 主分类号： | G05B19/418 | 分类号： | G05B19/418 |
| 代理公司： | 广东金穗知识产权代理事务所(普通合伙) 44852 | 代理人： | 钟文华 |
| 地址： | 510632 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于强化学习的多层工厂车间调度方法，包括：建立多层工厂车间物流网络模型；收集数据，采用边缘计算算法对数据进行实时预处理和分析，采用联邦学习技术对分散在不同设备上的数据进行分布式学习；设计强化学习模型；实时调度执行，使用模型预测控制技术，生成鲁棒调度策略，然后采用事件驱动调度方法，提高调度系统的适应性；采用多层工厂在线强化学习方法，强化学习模型实时更新参数，然后采用迁移学习技术，提升强化学习模型的学习效果和泛化能力；采用贝叶斯优化算法和进化算法，优化物流网络模型。本发明通过设计在线学习方法的形式在多层工厂调度问题中实现高效率协同的分布式计算，能够快速适应环境的变化。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 多层 工厂 车间 调度 方法 | ||
【主权项】：
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