基于改进D3QN的轴承生产智能排程方法

来源：机床与液压杂志2025年第7期北京时间：

作者：杨逢海，杨晓英，李笑笑

单位：河南科技大学机电工程学院；河南科技大学机电工程学院；洛阳轴承研究所有限公司

摘要：针对多零件全流程协同生产的轴承生产排程问题，构建以最小化最大完工时间和最小化订单平均交付偏差为优化目标的多目标协同优化模型和马尔科夫序列决策过程。设计30种排程策略作为动作空间，同时提炼出适当的状态特征和奖励函数。通过改进D3QN算法对模型进行求解，并采用双经验池设计和改进ε-greedy搜索策略，显著提升了算法的稳定性和收敛速度。最后，以某企业实际数据为基础，设计4组不同规模的仿真试验，将所提算法与NSGA-II、DQN和人工排程3种求解方法进行比较。结果表明：D3QN算法可以在每个决策点根据实际情况在动作空间选取适当的排程策略做出决策，具有较高的灵活性，其结果均优于其他3种方法，实现了评价指标的最小化。

关键词：轴承;生产排程;深度强化学习;D3QN;多目标优化

基金资助：山东省重点研发计划项目(2020CXGCO11001)