应用改进Q-learning算法解决柔性作业车间调度问题

作     者：曹红倩 Cao Hongqian

作者机构：辽宁石油化工大学信息与控制工程学院抚顺113001 

基　　金：辽宁省自然科学基金指导计划重点项目(20170540589)资助 

出 版 物：《国外电子测量技术》 (Foreign Electronic Measurement Technology)

年 卷 期：2022年第41卷第4期

页      码：164-169页

摘      要：柔性作业车间调度是目前加工系统中的一个重要调度问题,对于该问题的解决方法大都存在速度较慢等缺陷,提出一种改进的Q-learning算法,设计了动态的状态空间及动作集,通过引入“Sigmoid”函数作为动态选择策略改进Q-learning算法,使改进后的算法前期随机选择动作,后期在随机选择动作和选择奖励值最高的动作中动态变化,有效改善了传统Q-learning算法容易陷入局部最优且收敛速度慢等缺陷。将改进Q-learning算法应用到TSP问题中,证实改进算法的普适性和可行性,再将其应用解决柔性调度问题中,证实了其改进的有效性,提升了解决柔性作业车间调度问题的速度和精度。

主 题 词：Q-learning 柔性 作业车间调度 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 080202[080202] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19652/j.cnki.femt.2103463

馆 藏 号：203111991...