[发明专利]基于深度强化学习的流水车间新订单插入优化方法在审
| 申请号： | 202211546673.8 | 申请日： | 2022-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN115793583A | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 李德彪;汪文霞 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G05B19/418 | 分类号： | G05B19/418 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度强化学习的流水车间新订单插入优化方法。在制造实践中常有新工单紧急插单生产，扰乱事先制定好的生产计划，有可能造成工单延误、产线闲置、设备利用率降低等问题。本发明基于事先制定的生产计划方案，重调度采用基于深度强化学习的方法，提取状态特征，以最小化新订单插入对调度目标（延误、闲置等）和系统稳定性的影响为目标，建立以机器为对象的状态特征，利用现有最优调度规则和调度理论形成动作空间，然后依据状态特征变化情况进行行为策略选取，快速调整生成满足生产需求的生产方案。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 流水 车间 订单 插入 优化 方法 | ||
【主权项】：
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