【摘 要】
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针对离散制造车间生产调度存在的缺少信息反馈、动态响应能力弱、决策实时性不足等问题,提出了一种实时数据驱动的自适应调度方法。首先,以物联设备实时采集的大量生产数据为
【基金项目】
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国家自然科学基金(51575274),国防基础科研(JCKY2017203B071、JCKY2017203C105、JCKY2018605C003)
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针对离散制造车间生产调度存在的缺少信息反馈、动态响应能力弱、决策实时性不足等问题,提出了一种实时数据驱动的自适应调度方法。首先,以物联设备实时采集的大量生产数据为基础,提出一种数据驱动的"感知-调度-执行"闭环决策机制;其次,设计了一种改进的协同多智能体Q-learning算法,通过经验共享机制解决多智能体间的信息交互问题,在此基础上,采用基于学习次数的动态搜索策略来提高不同生产状态下算法的学习效率,从而实现对不同工位的自适应调度;最后,以某航天产品机加车间为案例,验证了所提方法的有效
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