一种基于深度强化学习的冶金工业车间天车调度方法
基本信息
| 申请号 | CN202111142373.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113837628A | 公开（公告）日 | 2021-12-24 |
| 申请公布号 | CN113837628A | 申请公布日 | 2021-12-24 |
| 分类号 | G06Q10/06（2012.01）I;G06Q10/08（2012.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 冯凯;张云贵;马湧;梁青艳 | 申请（专利权）人 | 中国钢研科技集团有限公司 |
| 代理机构 | 北京永创新实专利事务所 | 代理人 | 周长琪 |
| 地址 | 100081北京市海淀区学院南路76号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明是一种基于深度强化学习的冶金工业车间天车调度方法，属于车间天车调度技术领域。本发明包括：（1）获取冶金车间内天车所在跨区的空间布局，以及历史天车运输任务数据表；（2）根据跨区空间布局，以天车作为智能体，以跨区空间作为环境，创建天车调度的深度强化学习模型；（3）根据历史天车运输任务数据表，对深度强化学习模型进行参数优化和训练；（4）定时获取跨区内当前天车位置、状态，以及正在执行和待执行的运输任务情况，生成环境状态输入训练好的深度强化学习模型，生成天车调度方案。本发明针对冶金工业车间内随机产生或临时变动的运输任务，能及时生成全局优化的调度方案，提高天车调度效率，且具有较强的鲁棒性和有效性。 |
