摘要：分布式车间调度问题在传统制造业中具有重要意义。然而,在实际生产过程中,各种加工资源通常是有限的,且在以往分布式调度问题中未考虑到。针对分布式工厂运输机器有限问题,提出一种基于强化学习的RLDE算法。分析并建立RLDE的自学习模型,同时设计了3种初始化策略来获得高质量种群。设计基于Q-learning的变异和变邻域策略,使种群能够选择合适的变异和邻域搜索方法。在多个著名的基准实例上对所提RLDE算法进行性能评估,并与4种先进算法进行了比较。结果表明:RLDE算法在解决分布式车间调度资源约束问题上表现出非凡的优越性。

摘要：高纯食品级磷酸作为食品添加剂,对其产品品质要求也越来越苛刻,尤其是对其易氧化物浓度要求很高。实验研究了几种不同的去除高纯食品级磷酸中易氧化物的方案,认为最佳方案是"罐区氮气曝气6 h后加入适量双氧水",并得到该方案的最佳工艺条件为:氮气曝气时间6 h,双氧水的加入量为磷酸体积的1/10 000、反应温度65℃、持续反应时间4 h,可得到w(H_3PO_3)<20μg/g、w(SO_4^(2-))<5μg/g、无刺激性味道的高纯食品级磷酸,满足了所有用户对其品质的要求。