公开(公告)号：CN118760100A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202411138211.1

申请日：2024-08-19

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 赵飞 ,  张文全 ,  梅雪松 ,  张愉昆 ,  冯怿

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明公开了种大规模模糊柔性作业车间调度方法及相关设备，将工序节点的初始特征向量作为图Transformer的图神经网络的输入，得到工序节点的高维特征向量；将工序节点、机器节点和析取弧的初始特征向量使用浅层多层感知器映射到潜在空间的模糊析取图的节点嵌入中，并采用图Transformer的简化全局注意力机制将所述潜在空间的模糊析取图的节点嵌入映射为最终特征输出向量；将工序节点的高维特征向量和最终特征输出向量加权求和，并将加权求和后的特征输入决策网络，输出工序‑机器对动作；计算决策网络的决策损失；重复迭代，直至所有工件的工序都被确定加工机器以及加工顺序，并根据决策损失更新决策网络的参数。其目的在于解决因GNN消息传递规则的异质性、信息过度压缩、长距离依赖关系和图不完整，导致的无法求解大规模的模糊作业车间调度问题以及难以求得高质量的结果的问题。

公开(公告)号：CN118195263A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410442770.5

申请日：2024-04-12

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 赵飞 ,  张文全 ,  孙孝飞 ,  梅雪松 ,  张愉昆

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/067 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/006 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N7/01

Abstract: 本发明公开了一种柔性作业车间调度方法、设备及可读存储介质，将工序节点的高维特征向量以及机器节点和析取弧的初始特征向量作为双智能体的输入，双智能体包括采用Transformer encoder架构的SAC机器智能体和集成D5QN的工序智能体，采用Transformer encoder架构的SAC机器智能体根据抽样策略输出候选机器动作，集成D5QN的工序智能体根据贪婪策略输出候选工序动作；根据候选机器动作和候选工序动作，马尔可夫决策模型给双智能体反馈奖励，并根据奖励执行状态转移，得到更新后的工序节点、机器节点和析取弧的状态特征；双智能体不断做出决策直至所有工件的工序都被确定加工机器以及加工顺序。本发明的目的在于解决无法求解大规模的作业车间调度问题以及难以求得高质量的结果的问题。