摘要
本发明公开了一种基于联合演化探寻优化开展电铲生产调度的方法,包括:步骤一、构建电铲生产调度优化模型:确定待加工部件集合及其操作序列、加工时间,设定目标函数及约束条件,并采用编码方案将包含各待加工部件操作的解决方案表示为实向量;步骤二、寻找最优的电铲生产调度方案:采用联合演化探寻优化算法寻找帕累托最优解,以得到最优的电铲生产调度方案,该最优的电铲生产调度方案在多个优化目标上表现优异且满足步骤一所设定的约束条件。本发明能有效平衡全局搜索和局部搜索,一次运行获得多种高质量解决方案以满足不同电铲生产调度需求,提高生产调度效率和资源利用率,在实际应用中展现出显著优势,适用于复杂的电铲生产调度场景。
技术关键词
电铲
深度Q网络
调度优化模型
编码方案
序列
训练神经网络
决策
记忆
参数
比率
非线性
传播算法
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