基于深度学习的车间分布式运输调度方法
基本信息
| 申请号 | CN202210199943.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114662863A | 公开（公告）日 | 2022-06-24 |
| 申请公布号 | CN114662863A | 申请公布日 | 2022-06-24 |
| 分类号 | G06Q10/06（2012.01）I;G06Q10/08（2012.01）I;G06Q10/10（2012.01）I;G06Q50/04（2012.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 叶锦华;刘彬;曾大庆;蒋苇 | 申请（专利权）人 | 广东华中科技大学工业技术研究院 |
| 代理机构 | 广州粤高专利商标代理有限公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 523000广东省东莞市松山湖高新技术产业开发区科技九路1号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及车间调度技术领域，具体涉及一种基于深度学习的车间分布式运输调度方法，该方法包括以下步骤：S1、与用户建立交互联系；S2、创建深度强化学习模型；S3、通过深度学习模型指定运输车辆运输路径，为每个生产设备运送物料；S4、根据生产任务的要求，完成区域内运输任务，本发明的运输调度方法，基于深度学习，针对车间运输任务，及时生成全局优化的调度方案，选择最优的方案调度运输方式和运输车辆，以达到响应最快、运输最便利、节约能源的目的，本发明方法在提高运输车辆调度效率的基础上，可以根据运输数据更新智能调度方案，使其更符合实际生产环境的需要，保证了运输车辆调度模型在实际生产场景中的有效性。 |
