车间排产方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及计算机技术领域，具体涉及一种车间排产方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：获取车间内待排产的初始状态信息；根据所述初始状态信息获取所述车间的初始析取图；将所述初始析取图和所述初始状态信息输入预先训练的车间排产模型，以对所述车间进行排产，得到车间排产结果，所述车间排产模型为多层多智能体近端策略优化模型。本发明专利技术能够得到的全局较优的车间排产结果，并且排产速度更快。快。快。

【技术实现步骤摘要】
车间排产方法、装置、存储介质及电子设备


[0001]本专利技术涉及计算机领域，尤其涉及一种车间排产方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着制造业的快速发展，车间排产的规模越来越大，工艺也越来越复杂。因此，对车间排产时，约束条件也越来越多，优化目标也越来越多样。而现有的进阶生产规划及排程系统(Advanced Planning and Scheduling，APS)排产软件无法完全满足车间排产的需求，运算速度慢、优化目标单一、无法同时满足多种约束条件，因此亟需一种能快速给出可行解、满足生产排产需求的方法。
[0003]目前，对于柔性车间排产，通常采用遗传算法。遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出，该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，能够通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式，利用计算机仿真运算，将问题的求解过程转换成类似生物进化中的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车间排产方法，其特征在于，包括：获取车间内待排产的初始状态信息；根据所述初始状态信息获取所述车间的初始析取图；将所述初始析取图和所述初始状态信息输入预先训练的车间排产模型，以对所述车间进行排产，得到车间排产结果，所述车间排产模型为多层多智能体近端策略优化模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多层多智能体近端策略优化模型包括演员网络和与所述演员网络连接的评论家网络，所述将所述初始析取图和初始状态信息输入预先训练的车间排产模型，以对所述车间进行排产，得到车间排产结果包括：将所述初始析取图和所述初始状态信息输入所述演员网络，以获取所述车间内的当前选择动作；循环执行预设步骤，直至所述车间内待排产的下一状态信息为空时，输出所述车间排产结果，所述预设步骤包括：将所述当前选择动作输入所述评论家网络，以确定所述车间内待排产的下一状态信息；将所述下一状态信息作为所述车间的当前状态信息；根据所述当前状态信息获取所述车间的当前析取图；将所述当前析取图和所述当前状态信息输入所述演员网络，以获取所述车间内的当前选择动作。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述演员网络包括工件工序演员网络和设备演员网络，所述当前选择动作包括工件工序的当前选择动作和设备的当前选择动作，所述将所述初始析取图和所述初始状态信息输入所述演员网络，以获取所述车间内当前选择动作包括：将所述初始析取图和所述初始状态信息输入所述工件工序演员网络，以获取所述车间内所述工件工序的当前选择动作；将所述初始析取图和所述初始状态信息输入所述设备演员网络，以获取所述车间内所述设备的当前选择动作。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述演员网络包括编码器和与所述编码器连接的解码器，所述解码器与所述评论家网络连接，所述将所述当前析取图和所述当前状态信息输入所述演员网络，以获取所述车间内的当前选择动作包括：将所述当前析取图和所述当前状态信息输入所述编码器，以获取所述当前选择动作的概率分布；将所述概率分布输入所述解码器，以获取所述当前选择动作。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述初始析取图和所述初始状态信息输入预先训练的车间排产模型前，所述方法还...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁礼欣，王昊，陈广裕，
申请(专利权)人：美云智数科技有限公司，
类型：发明
国别省市：