一种基于强化学习的无人车间设备升级智能调度优化系统

本发明涉及智能制造领域，且公开了一种基于强化学习的无人车间设备升级智能调度优化系统，包括：特征收集模块：收集车间设备数据，并提取对应的数据特征，获得生产特征数据；空间优化模块：对生产特征数据进行聚类操作，获得特征聚类标签，通过特征聚类标签构建一个优化多维状态空间；策略优化模块：通过一个优化结构的神经网络模型学习多维状态空间中不同状态下的最优设备调度动作策略，获得了一系列针对不同状态的设备调度策略集合；调度获取模块：构建一个改进深度网络模型，将设备调度策略集合输入至改进深度网络模型中，获得不同状态下的最优调度模式，本发明相比传统方法中简单的规则分配，能够更好地优化无人车间的设备调度。