一种基于深度强化学习算法的柔性作业车间调度方法

本发明公开了一种基于深度强化学习算法的柔性作业车间调度方法，具体涉及性作业车间调度领域，包括一其步骤包括：S1：构建作业集和作业集生产加工总时间模型；S2：设定相应的约束条件，构建柔性作业车间调度模型；S3：根据作业集信息和车间资源相关信息，将作业集和机器信息分别用析取图和超图表示分别作为输出带入图同构网络(GIN)和超图卷积网络(HGCN)中完成信息的提取；S4：采用近端优化策略实现决策；对所述柔性作业车间调度模型进行求解，得到生产加工方案；S5：训练深度强化学习方法的网络模型，得到最优动作网络模型按照得到的生产加工方案对作业集进行生产加工；获得耗时最短的最优生产加工方案，提高作业集的生产加工效率。