Dueling Double DQN在基于MPN混流制造車間實時調(diào)度中的應用

摘要： 針對傳統(tǒng)算法難以適應當今大規(guī)模，多資源約束的混流制造實時調(diào)度場景的問題，提出一個可縮短最終完工時間的雙層決斗DQN (D3QN)算法實時調(diào)度框架。在該框架內(nèi)，制造車間經(jīng)壓縮建模成制造Petri網(wǎng)(MPN)模型，通過新的獎勵機制反復推演MPN仿真生產(chǎn)過程，評估排產(chǎn)收益并產(chǎn)生大量樣本數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)中多維生產(chǎn)特征信息矩陣作為車間狀態(tài)輸入多通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，采用D3QN算法訓練網(wǎng)絡模型，... （共14頁）