基于LLM和IDDQN的柔性作业车间工件机器天车协同调度研究

来源：计算机集成制造系统杂志2025年第12期北京时间：

作者：董元发, 唐韬, 王昊琪, 安友军, 李浩平, 彭巍

单位：1.三峡大学电气与新能源学院2.三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室3.三峡大学机械与动力学院4.三峡大学智能制造创新技术中心5.郑州轻工业大学 河南省机械装备智能制造重点实验室

摘要：针对风机齿圈制造车间存在的资源冲突频发、作业等待时间长和天车无效行驶距离长等问题,在考虑运输距离和零缓冲区容量等要素下开展了柔性作业车间工件机器天车协同调度研究。首先,构建了以最小化最大完工时间、总拖期时间和总空载行驶时间为目标的多目标数学优化模型;然后,针对风机齿圈制造车间的生产特点提出了五种复合调度规则以适应无缓冲区容量配置下的调度需求;紧接着,设计了一种基于大语言模型(LLM)的调度规则重构方法;最后,提出了基于工序总数的自适应动作选择策略,并以此构建了一种改进的双深度Q网络算法(IDDQN)。实验结果表明:①所提复合调度规则、LLM重构方法和自适应动作选策略在IDDQN中发挥着重要作用,且平均贡献度不低于18.89%;②通过对比四种先进深度强化学习算法论证了IDDQN算法的优越性,且相对百分比偏差不低于-15.25%;③通过敏感性分析论证了贪婪策略参数设置的合理性,且衰减率对调度结果的影响更为显著;④将IDDQN算法应用于工程实践,进一步论证了该算法的实际应用价值。

关键词：柔性作业车间,工件机器天车协同调度,双深度Q网络,天车调度,大语言模型

基金资助：国家自然科学基金资助项目(52505562,52075292);湖北省自然科学基金资助项目(2025AFB165,2023AFB1116);三峡大学科学基金资助项目(2024RCKJ032);水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室开放基金资助项目(2025KJX03);三峡大学教学改革研究类资助项目(J2025053)。