公开(公告)号：CN119809262A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411984521.5

申请日：2024-12-31

Applicant: 河南科技大学

Inventor： 张明川 ,  李晨蒙 ,  冯嘉美 ,  吴庆涛 ,  赵旭辉 ,  刘牧华 ,  朱军龙 ,  杨磊 ,  王琳 ,  冀治航 ,  张茉莉

IPC: G06Q10/0631 ,  G06N3/092 ,  G06N3/045 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明公开一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法，属于智能制造与智能调度领域，首先以作业最大完成时间最小化和平均机器利用率最大化为优化目标，得到目标模型；之后利用析取图模型对柔性作业车间调度问题进行表示，得到调度状态；根据调度状态和目标模型，构建端到端学习框架，该框架结合用于深度特征提取的多重注意力网络和可扩展决策的决策网络，利用马尔可夫决策过程，得到作业调度模型；最后多重注意力网络利用操作、AGV和机器之间的复杂关系构建生产适应性操作‑AGV‑机器方案，以支持决策网络的决策，利用作业调度模型，得到调度计划表，完成柔性作业车间调度。本发明能够更好地捕获数据中复杂模式和关系，提高模型的性能和泛化能力。