摘要
本发明公开一种新的柔性作业车间动态分批调度方法,S1:以最小化最大完工时间为目标建立柔性作业车间动态分批调度模型;S2:设置遗传算法初始参数;S3:为每种工件随机生成各自的分批方案;S4:将工件群所有工件的分批方案编码为一个染色体;S5:判断染色体数量,返回S3或生成遗传算法种群;S6:对种群中的染色体进行交叉、变异操作;S7:对子代染色体种群染色体进行解码;S8:将子批工序排序问题表述为一个马尔科夫决策过程;S9:利用双注意力网络提取特征训练A2C模型(Advantage_Actor_Critic,A2C);S10:利用S9训练好的A2C模型求解子批工序排序问题;S11:选择返回S6并保存当前全局最优解;S12:返回S3或输出最优的分批方案及工序调度方案。
技术关键词
柔性作业车间
染色体
工件
生成随机数
遗传算法
动态
数学模型
网络
批量
编码
参数
代表
调度系统
注意力机制
决策
解码
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