摘要
本发明针对实际生产中的动态多目标调度问题,提出一种基于分层MADDQN驱动的动态柔性车间多目标在线重调度方法。本方法对最小化总拖期、最大化机器利用率两个性能指标进行了优化。MADDQN包含两个DDQN代理,较高级别的DDQN是确定较低级别DDQN临时优化目标的控制器。在每个重调度点,高级DDQN考虑当前需要着重优化的目标,低级DDQN考虑在当前优化目标下的工序机器选择,两个智能体互相协作进行迭代训练。本发明在处理多目标动态调度问题时相比其他基于规则的算法在各个性能指标中均具有一定的优势,且在解决大规模问题时依然具有良好的表现。
技术关键词
重调度方法
订单
车间调度系统
分层
动态
在线
柔性作业车间调度
算法模型
两阶段
深度Q网络
算法框架
贪婪策略
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决策
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