摘要
本发明公开一种基于多智能体博弈模型的可配置柔性作业车间调度方法,将调度问题映射为动态析取图模型,以描述工序与设备之间的关系,通过节点集和边集表示工序节点、设备节点及其相互关系,并结合动态析取图的灵活性,根据生产需求变化动态调整设备与工序的匹配,以优化设备利用率。采用了基于结构熵的聚类方法,将工序节点聚类为子图,从而减少调度问题的搜索空间,降低计算复杂度。涵盖订单智能体和设备智能体的构建及其之间的博弈与协同过程。每个智能体通过深度Q网络优化决策,并根据各自目标进行协作或竞争。利用自动优化配置器,用于优化多智能体系统中深度Q网络的超参数与网络结构,进一步提升调度性能与适应性。
技术关键词
深度Q网络
多智能体系统
网络结构
动态调度模型
神经架构搜索
订单
粒子群算法
超参数
柔性作业车间调度
启发式算法
遗传算法
数据预处理技术
动态资源配置
优化设备
优化调度策略
节点
系统为您推荐了相关专利信息
降水预报方法
地形特征
动态卷积网络
前馈神经网络
数据
滚珠丝杠副预紧力
识别方法
LSTM模型
指标
滚珠丝杠副螺母