基于强化学习的风电装配车间多目标优化调度方法

本发明涉及一种基于强化学习的风电装配车间多目标优化调度方法，属于电力系统规划领域。本发明通过建立一种基于马尔可夫决策过程的多智能体的流水车间模型以及设计相应强化学习算法求解最优策略的方法，解决了在柔性流水车间、动态加工情况下的多智能体最优调度问题。针对风机发电系统装配过程，设计了一种具有多约束的多目标优化调度算法，开发数字化生产智能优化调度技术，首先利用各种传感器监测物理世界中的实时状态，将其映射到信息世界中；最后通过扩展卡尔曼滤波法在线测量数据校准信号世界中的模型。实现企业资源的优化配置与实时管控，提升企业生产效益。