联合深度强化学习和遗传算法的人机协作装配序列动态规划方法

来源：计算机集成制造系统杂志2026年第4期北京时间：

作者：徐文君, 邹想龙, 姚碧涛, 仲金山, 张小龙, 巴梦圆

单位：1.武汉理工大学信息工程学院2.宽带无线通信与传感器网络湖北省重点实验室3.武汉理工大学机电工程学院

摘要：为了解决动态干扰下的人机协作装配序列规划问题,提出了一种联合深度强化学习和遗传算法的人机协作装配序列动态规划方法(DQN-GA)。该方法将深度Q学习算法(DQN)得到的装配序列通过编码转换为染色体形式,并将其加入到遗传算法的下一代种群中,以增加种群的多样性,再对遗传算法中高适应度值的个体进行解码,并将其添加到DQN的经验池中,加速模型探索到更优的装配序列。同时使模型具备应对装配中动态变化的能力,从而实现在干扰条件下的装配动态平衡。实验结果验证了DQN-GA在解决装配序列规划问题中的有效性和优越性,相较于DQN和GA,DQN-GA在装配序列规划问题中实现了更短的最大完工时间,同时实现了对装配任务的动态规划。

关键词：装配序列规划,人机协作,动态平衡,深度强化学习,遗传算法

基金资助：国家自然科学基金资助项目(92367108,52205538);国防基础科研计划资助项目(JCKY2023206B022);湖北省自然科学基金资助项目(2024AFB025)。