【摘 要】
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智能制造系统采用了物联网等大量先进信息技术，使得车间积累了大量的实时生产数据。同时，复杂制造系统在运行过程中容易出现一系列干扰事件，这对车间实时响应能力提出了更高的要求。因此，在工业大数据支撑的制造环境下，针对考虑序列相关设置时间和阻塞的混合流水车间调度问题（HFSP-SDST-B），提出了一种基于深度强化学习的实时调度方法，从而实现制造资源的合理分配和完工时间最小化。作为一个序列决策问题，HFS
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51875171）； 江苏省自然科学基金面上项目（BK20221231）； 江苏省研究生科研与实践创新计划项目（KYCX21＿0465）；
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智能制造系统采用了物联网等大量先进信息技术，使得车间积累了大量的实时生产数据。同时，复杂制造系统在运行过程中容易出现一系列干扰事件，这对车间实时响应能力提出了更高的要求。因此，在工业大数据支撑的制造环境下，针对考虑序列相关设置时间和阻塞的混合流水车间调度问题（HFSP-SDST-B），提出了一种基于深度强化学习的实时调度方法，从而实现制造资源的合理分配和完工时间最小化。作为一个序列决策问题，HFSP-SDST-B可以被建模为一个马尔科夫决策过程。在每个调度点，智能体根据当前的生产状态选择相应的调度规则，从而进行合理的工件排序和机器分配。为了实现生产数据驱动的实时调度方法，依次设计了考虑阻塞因素的调度点、通用生产状态特征、基于遗传规划的启发式规则和奖励函数。然后提出了一种基于近端策略优化算法的训练方法，从而让智能体构建状态与规则之间的有效映射。最后实验结果表明，与现有的动态调度方法相比，该方法具有优越性和通用性，并且通过学习能够有效处理随机扰动时间和新订单插入的未知情况。
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