摘要
本发明公开了一种用于分布式异构柔性作业车间调度的协同进化方法,基于三个耦合子问题,设计了三段式编码和全主动解码方法,构造了分布式异构柔性作业车间调度问题的搜索空间;基于关键路径和关键块理论,针对三段式编码设计了多种邻域结构,作为个体的搜索方向;利用深度强化学习技术,对关键工厂进行特征提取,设计训练算法对智能体进行训练,使其可以为不同个体选择定制化的邻域结构,增加种群的多样性;在训练过程中计算概率矩阵,在协同进化过程中生成高质量的种群,并通过子种群之间的交叉和突变算子,加速算法的收敛。该方法还能通过智能体的学习和优化,实现对不同规模和复杂度问题的适应,显著提升生产系统的整体性能和资源利用率。
技术关键词
柔性作业车间调度
协同进化方法
异构
交叉点
深度强化学习技术
编码策略
邻域
调度特征
加速算法
工件
训练算法
解码方法
基因
染色体
矩阵
复杂度
表达式
周期
系统为您推荐了相关专利信息
虚拟生态系统
交互设计方法
交互式功能
布局
协同过滤算法
子模块
染色体
多元异构数据
数据采集模块
分析模块
分布式存储方法
节点
LSTM模型
异构
存储资源配置