一种基于改进深度强化学习算法的柔性车间调度方法
基本信息
| 申请号 | CN202210035975.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114386843A | 公开（公告）日 | 2022-04-22 |
| 申请公布号 | CN114386843A | 申请公布日 | 2022-04-22 |
| 分类号 | G06Q10/06（2012.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06N20/00（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈良银;程俊夫;王浩;陈彦如;张媛媛;黄鑫茂;何正洪;黄长海;兰地理;李银鹏;王诗雨 | 申请（专利权）人 | 四川长城计算机系统有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 610065四川省成都市武侯区一环路南一段24号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于改进深度强化学习算法的柔性车间调度方法。本发明涉及到工业系统生产调度领域。本发明提出的基于改进深度强化学习算法的柔性车间调度方法具有调度效果好、能够对机器利用率进行提高的优点。与传统的基于深度强化学习的柔性车间调度算法相比，本发明将邻域搜索算法应用到了深度Q学习算法当中，提出了一种新型的同时具备邻域搜索算法局部搜索能力以及深度Q学习算法全局搜索能力的结合了邻域搜索算法的深度Q学习算法。最后通过一系列标准数据集上的实验，成功证明了结合了邻域搜索算法的深度Q学习算法在解决柔性车间调度问题上的优越性。 |
