摘要
本发明公开了一种智能化作业车间调度方法,包括下述步骤:S1.搭建包含基于个性化的改进NSGA‑Ⅱ算法模块和基于DQN自适应决策算法模块;S2.建立以最大完工时间、设备总负载、车间总能耗为优化目标的数学模型;S3.在基于个性化的改进NSGA‑Ⅱ算法模块中,考虑车间优化目标,采用多策略进行初始化,加入用户个性化需求筛选目标种群;S4.在基于DQN自适应决策算法模块中,提取种群特征构建智能体状态空间,利用深度Q网络经验回放机制,训练智能体捕捉调度信息与调度目标的关系进行自适应动作决策;S5.将DQN模型预测得到的最佳动作返回给NSGA‑Ⅱ,根据实时状态调整最佳参数比例,提高多目标求解质量。
技术关键词
车间调度方法
智能化作业
染色体
训练智能体
决策算法
深度Q网络
算法模块
多策略
静态特征
参数
柔性作业车间
ReLU函数
DQN算法
机制
基因
工件
生成动作