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。
相关报告
-
4.41 MB 17页 智能制造混合人工蜂群算法解决灵活的作业车间调度问题.pdf
-
2.55 MB 29页 教育行业AI+教育：自适应学习推动因材施教的教育革命-中金公司-20191105.pdf
-
3.46 MB 13页 工业遗产适应性更新的城市公共空间转向.pdf
-
410.81 KB 6页 改进的Firefly算法优化的数据驱动作业车间调度系统调度特征选择.pdf
-
370.49 KB 6页 基于学习的半导体制造系统动态调度.pdf
-
2.79 MB 89页 基于云计算的车辆调度系统_濮阳.pdf
-
2.26 MB 49页 人工智能行业智能时代的生产力变革：AIGC产业应用实践-DAFRIADG.pdf
-
12.59 MB 150页 番茄工作法图解-简单易行的时间管理方法.pdf
-
4.11 MB 33页 基于“云-边-端”互联的变电站智能装备协同运行解决方案.pdf