一种基于actor-critic多智能体深度强化学习的柔性作业车间调度方法

    公开(公告)号:CN119740803A

    公开(公告)日:2025-04-01

    申请号:CN202411794145.3

    申请日:2024-12-06

    Abstract: 本发明属于生产计划技术领域,具体涉及一种基于actor‑critic多智能体深度强化学习的柔性作业车间调度方法,包括以下步骤:(1)采用异构析取图的方法对柔性作业车间调度环境进行建模,将调度决策问题转换为序贯决策问题,建立分散式部分可观测马尔可夫决策过程八元组模型,使用多智能体深度强化学习对该模型进行求解;(2)从柔性作业车间调度的异构析取图环境中提取当前的状态;(3)采用异构图神经网络分别对策略函数和价值函数进行拟合;(4)工件智能体和机器智能体输出每个待加工工件和可选机器的概率作为强化学习的智能体动作;(5)设计奖励函数对整个调度决策进行评估,使用actor‑critic算法更新工件智能体和机器智能体策略函数以及中央控制器价值函数的权重参数;(6)进行状态转移;(7)策略网络和价值网络参数更新;本发明可以实时处理柔性作业车间的调度问题,具有实时性强和灵活性高的优点。

    基于数字孪生的制造车间有效工时可解释性计算方法

    公开(公告)号:CN117689355A

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202311733622.0

    申请日:2023-12-15

    Abstract: 本发明提出基于数字孪生的制造车间有效工时可解释性计算方法。首先,建立车间人员的信息数据库;然后,建立车间的三维虚拟场景;集成机器视觉与UWB超宽带设备识别并动态追踪人员以获取其身份、坐标和时间戳信息;对上述两种方式获取到的人员信息进行配对,通过均值‑方差法来检测并删除坐标数据中的异常值,并通过加权平均方法对坐标数据进行融合,得到更真实的坐标信息;建立信息数据库与Unity的连接,在虚拟车间实时展示人员的移动轨迹和行为,对有效工时进行可视化解释;最后,计算人员在上班期间的总工时T1,分析工人在工作区域的非工作行为占用时间,记为无效工时T1,将T1减去T2得到有效工时T3,并反馈到Untiy中。

    一种基于智能制造车间自动智能转运机的转运方法

    公开(公告)号:CN116573027A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310126602.0

    申请日:2022-06-27

    Abstract: 本发明涉及转运机技术领域,具体为一种基于智能制造车间自动智能转运机的转运方法,包括用于运载十字轴的运载箱,所述运载箱上设置有用于方便装卸十字轴的装货机构,所述装货机构上设置有与装货机构配合将十字轴固定防止旋转的封闭机构,所述运载箱上设置有与封闭机构配合在装卸时稳定十字轴的卸货机构,本发明的目的在于提供一种智能制造车间自动智能转运机,方便套结十字轴的同时,另外将十字轴外侧的长轴夹紧,避免在转运时十字轴发生旋转,另外可以在卸十字轴时,保持未卸下的十字轴稳定。

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