摘要
一种考虑操作者差异的混流U型拆卸线平衡问题优化方法,涉及设施布局技术领域,包括以下步骤,建立数学模型,初始化算法参数,编码生成初始种群和其对应的外部档案,对外部档案进行K‑mean聚类后开启马尔科夫链,选择当前种群中任一个体,判断该个体的状态,进行Q‑learning操作,根据最大马尔科夫链长判定是否生成新种群进行后续步骤,对外部档案进行重新聚类,执行退火操作,判断是否满足条件,若满足则输出最终解;本发明通过将模拟退火算法和机器学习算法结合,可以使算法根据个体的状态特征,选择最适合该个体特征的动作对个体进行扰动,改进个体的目标函数值,增加了算法的计算效率,对任务属性进行了合理的划分,更符合实际情况。
技术关键词
操作者
工作站
初始化算法
解码方法
参数
模拟退火算法
数学模型
变量
布局技术
机器人
生成随机数
机器学习算法
策略更新
序列特征
零件数
利润
聚类
编码
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元件
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微调方法
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关键词