基于超启发式强化学习的分布式装配混合流水车间调度方法

本申请公开了一种基于超启发式强化学习的分布式装配混合流水车间调度方法，属于混合流水车间调度技术领域。该方法包括：EE‑DAHFSP‑PM的MILP模型构建：根据多目标的节能的带有机器维护的分布式装配混合流水车间调度要求，建立多目标的节能的带有机器维护的分布式装配混合流水车间的规划模型，即EE‑DAHFSP‑PM的MILP模型；EE‑DAHFSP‑PM的MILP模型的优化目标为最小化工厂的最大完工时间，和，最小化所有工厂的总碳排放量；EE‑DAHFSP‑PM的MILP模型求解：基于Q学习的超启发式进化算法QLHHEA，采用Q学习作为HLS来管理和操纵LLH在启发式搜索空间上寻找最优LLH序列，将寻找到的最优LLH序列作用在解空间上来搜寻最优pareto解集，得到调度方案。