【摘 要】
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混合流水车间调度问题（Hybrid Flow Shop Scheduling Problem,HFSP）的研究具有重要的学术价值和工程意义。人是制造系统的执行者和关键性资源。为此,本文致力于研究带有工人的HFSP,以某制药车间实际生产线为研究背景,综合考虑有限人力资源约束、员工疲劳和技能水平。将Agent技术与智能优化算法和强化学习算法相结合,构建与问题特征相结合的调度方法。本文的主要工作如下:首
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会联合基金项目“高密度器件智能制造的基础科学问题研究”,项目编号:U20A6004； 国家自然科学基金青年科学基金项目“基于AGV的生产系统逻辑/物理混合重构理论与方法研究”,项目编号:51905199； 国家杰出青年科学基金项目“车间调度的理论与方法”,项目编号:51825502；
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混合流水车间调度问题（Hybrid Flow Shop Scheduling Problem,HFSP）的研究具有重要的学术价值和工程意义。人是制造系统的执行者和关键性资源。为此,本文致力于研究带有工人的HFSP,以某制药车间实际生产线为研究背景,综合考虑有限人力资源约束、员工疲劳和技能水平。将Agent技术与智能优化算法和强化学习算法相结合,构建与问题特征相结合的调度方法。本文的主要工作如下:首先,针对考虑员工疲劳和技能水平的混合流水车间调度问题,使用统一建模语言,构建了混合流水车间多Agent系统（Multi Agent System,MAS）模型。使用AnyLogic仿真软件对MAS进行仿真,结合调度规则进行仿真实验,验证了模型的稳定性和准确性。其次,针对考虑员工疲劳和技能水平的混合流水车间静态调度问题,提出了一种基于Agent仿真的优化方法。使用遗传算法解决工件排序和机器选择子问题;使用近端优化策略（Proximal Policy Optimization,PPO）强化学习算法解决工人指派子问题。实验结果验证了所提方法的有效性。然后,针对考虑员工疲劳和技能水平的混合流水车间动态调度问题,考虑了新订单到达、机器故障和工人离岗三种动态因素。基于已构建的MAS,设计Agent扰动响应策略,建立了自组织多Agent系统。提出了基于深度强化学习的完全响应式动态调度方法。针对可用资源数量在扰动后减少这一特点,结合序列到序列（Sequenceto-Sequence）的模型,设计了深度强化学习算法;使用深度强化学习模型在仿真环境下训练Agent决策网络,赋予Agent学习和决策的能力。实验结果验证了所提方法能有效响应系统的动态扰动,并制定出良好的调度方案。最后,总结了全文工作,并展望了未来的研究方向。
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