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基于Q学习的智能车间自适应调度方法

基于Q学习的智能车间自适应调度方法
本文提出了一种基于Q学习的智能车间自适应调度方法，旨在降低智能车间动态不确定因素对生产性能的影响。该方法设计了一个基于强化学习的智能车间自适应调度框架，采用Q学习算法，通过智能体与环境交互试错机制自主训练调度模型，并根据生产车间环境变化动态更新调度模型，生成指导车间运行的最优决策轨迹。 该框架包括数据池、仿真车间平台、调度模型训练模块和自适应调度模块。调度模型训练模块基于强化学习交互训练机制，结合调度目标和训练算法，通过与仿真车间的在线交互训练，使调度模型始终适应生产环境的变化，保持模型有效性，从而能够根据需求及时更新自适应调度模块。自适应调度模块则接收车间生产状态作为输入，输出最优调度决策。 实验在MiniFab半导体生产线模型上进行验证，并与EDD、SRPT、CR和SVR等调度方法进行比较。实验结果表明，Q-learning方法在日产量、日移动步数和综合性能上均优于其他方法。此外，Q-learning 方法能够显著降低调度过程的时间与人力成本。基于Q学习的智能车间自适应调度方法能够在尽可能减少人工参与的同时，始终保持调度模型的有效性，并根据车间实时状态变化输出最优组合式调度规则，使得车间生产性能保持稳定高效。 未来研究可以通过相关性分析选择更有效的状态、动作数据用于模型训练，或对算法进行改进，使调度模型适用范围更广、泛化能力更强。
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