一种基于深度强化学习和进化算法的鲜花卸货月台调度优化系统、方法

本发明涉及一种基于深度强化学习和进化算法的鲜花卸货月台调度优化系统、方法，属于运筹优化与智能调度领域。本发明构建了以最小化最大完工时间、最小化月台空闲时间惩罚成本等为目标的鲜花卸货月台调度优化模型，并提出了一种基于DQN的多策略混合进化算法进行求解。该算法首先采用随机生成、先到先服务调度规则以及最小成本增量调度规则三种生成初始解方法，生成多样性和高质量的初始解；在搜索初期，使用随机保留交叉操作和两点交换算子进行全局搜索；随后由DQN智能体自适应选择五种搜索算子进行局部搜索以获得更优解；最后通过逆转突变生成新解。本发明可有效提升月台调度效率，减少鲜花冷链物流过程中的时间浪费与资源消耗。