【摘 要】
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传送带给料加工站(Conveyor-Serviced Production Station,CSPS)系统作为一种典型的智能决策系统被广泛应用在柔性生产加工站上。目前CSPS系统的优化控制研究往往将工件和需
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传送带给料加工站(Conveyor-Serviced Production Station,CSPS)系统作为一种典型的智能决策系统被广泛应用在柔性生产加工站上。目前CSPS系统的优化控制研究往往将工件和需求的到达过程建模为泊松过程,然后将系统建立为半马尔可夫决策过程(Semi-Markov Decision Process Model,SMDP)模型后,通过策略迭代或是Q学习来获得最优或次优控制策略。但是当工件非标准泊松到达时,工件的到达过程不满足马尔可夫性。当CSPS系统无法建立为SMDP模型时,Q学习的学习效果如何是一个值得研究的问题。因此本文研究当工件非泊松到达时,Q学习算法的适用性问题。首先以马尔可夫调制泊松过程(Markov Modulated Poisson Process,MMPP)和半马尔可夫调制泊松过程(Semi-Markov Modulated Poisson Process,SMMPP)作为非标准泊松到达的典型代表,在相同的平均到达率情况下,分析对比工件以标准泊松流和非标准泊松流两种情况到达时的Q学习结果,并观测以统计平均到达率作为工件标准泊松到达率的理论学习情况,以检验算法性能;其次讨论当两品种工件以MMPP和SMMPP的混合信号流到达时Q学习的适用性问题。另外,在工件非泊松到达的基础上,进一步研究顾客需求也不服从泊松分布情况下,算法的适用性问题。仿真结果证明,在非泊松工件流CSPS系统无法建立为SMDP模型时,Q学习依然可以学到较好的控制策略,以相应的控制策略评估的系统代价与以非泊松工件流的理论平均到达率作为工件标准泊松到达率情况下Q学习统计出的系统代价非常接近;当两品种工件以MMPP和SMMPP的混合信号流到达时,Q学习也能学到较好的控制策略。另外,在工件非泊松到达的基础上,顾客需求也不服从泊松分布情况下,Q学习依然能学到较好的控制策略。
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