【摘 要】
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针对等效并行机在线调度问题,以加权完工时间和为目标,提出了一种基于长短期记忆近端策略优化(LSTM-PPO)强化学习的在线调度方法.通过设计融合LSTM的智能体记录车间的历史状态变化和调度策略,进而根据状态信息进行在线调度.设计了车间状态矩阵对问题约束和优化目标进行描述,在调度决策中引入额外的设备等待指令来扩大解空间,并设计奖励函数将优化目标分解为分步奖励值实现调度决策评价.最后基于PPO算法进行模型更新和参数全局优化.实验结果表明所提方法优于现有的几种启发式规则,并将所提算法应用于实际车间的生产调度,有
【机 构】
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东华大学机械工程学院,上海,201620;上海交通大学机械与动力工程学院,上海,200240
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针对等效并行机在线调度问题,以加权完工时间和为目标,提出了一种基于长短期记忆近端策略优化(LSTM-PPO)强化学习的在线调度方法.通过设计融合LSTM的智能体记录车间的历史状态变化和调度策略,进而根据状态信息进行在线调度.设计了车间状态矩阵对问题约束和优化目标进行描述,在调度决策中引入额外的设备等待指令来扩大解空间,并设计奖励函数将优化目标分解为分步奖励值实现调度决策评价.最后基于PPO算法进行模型更新和参数全局优化.实验结果表明所提方法优于现有的几种启发式规则,并将所提算法应用于实际车间的生产调度,有效减小了加权完工时间和.
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