基于深度强化学习的车间调度方案生成方法及系统

本申请提供了一种基于深度强化学习的车间调度方案生成方法及系统，该方法包括以下步骤：首先，获取数据集，并将数据集划分为训练集和验证集；构建智能制造系统整体框架；然后，基于马尔科夫链进行车间调度环境编译，对深度强化学习算法进行改进，构建改进后的深度强化学习模型；接下来，基于训练集和验证集，对改进后的深度强化学习模型进行训练，调整模型参数，得到训练好的深度强化学习模型；最后，将车间系统参数和调度目标输入至训练好的深度强化学习模型中，获得可视化的推荐方案。本申请提供的方法及系统，能够对车间的已有进度进行再分配，通过研究生产车间集成调度环境的构建方法，为管理层面提供更加智能的推荐方案。