基于Q学习的智能车间自适应调度方法
摘要 : 本文介绍了一种基于Q学习的智能车间自适应调度方法，旨在解决智能车间中动态不确定因素的影响，以提高车间的综合性能指标。该方法采用强化学习的智能车间自适应调度框架，通过Q学习算法自主训练调度模型，并在生产车间环境变化的情况下动态更新模型，生成最优决策轨迹。在MiniFab半导体生产线模型上的实验证明该方法能够有效适应生产环境变化，在生产全过程中实时优化调度决策，显著降低成本。该方法具有广阔的应用前景。
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