基于元胞机与强化学习的多扰动车间调度算法
来源：计算机集成制造系统杂志2021年第12期北京时间：
作者：陈勇,王昊天,易文超,裴植,王成,吴光华
单位：浙江工业大学工业工程研究所
摘要：针对大型装备制造企业扰动多、影响大的问题,以元胞机模型为框架构建了多扰动车间生产调度模型,设计了基于设备平均利用率与工件平均流程时间双目标最优的目标函数,并通过算例验证了模型的科学性。同时,考虑到多扰动车间调度的复杂性,为寻找全局最优解,采用强化学习算法优化了元胞机的自组织演化规则,提出了针对设备故障、紧急插单与新订单干扰三种典型扰动的调度策略,最终建立了基于元胞机与强化学习算法的多扰动车间柔性调度模型。以某大型零件制造企业为例,说明了模型的具体优化过程,并通过仿真求解验证了算法与模型的有效性与可靠性。
关键词：元胞机,强化学习,多扰动车间,柔性调度
基金资助：国家自然科学基金资助项目(71871203,L1924063,52005447);浙江省自然科学基金资助项目(LY17E050023,LY18G010017,LGG22G010002,LQ21E050014)。
