【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于车间调度，具体涉及一种基于qmix多智能体强化学习的多型混线装调生产线动态调度系统和方法。
技术介绍
1、随着制造模式的不断变革和生产规模的持续扩大，传统的生产制造方式已经难以满足现阶段多样化的制造需求，生产制造企业急需兼具灵活性和高效率的生产方式。伴随着网络信息技术和5g通信技术的发展，制造产业完成信息化和自动化的转型升级，而人工智能技术的迅猛发展，赋能生产制造模式向智能化变革，逐渐成为智能制造的核心内容。生产调度是智能制造的主要模块之一，是制造企业日常生产运作管理的核心技术，能够使得企业在日益激烈的市场竞争中脱颖而出。
2、在实际生产制造中，多型混线装调生产线是一种广泛应用的生产模式，能够满足日益多样化的制造需求。然而，加工产品返工和拓扑单元失效等多元扰动事件经常发生，使得原有的排产方案不再可行。同时，生产运作管理人员难以对多元扰动事件动态响应，无法采取有效方法重新生成高效的排产方案，这使得生产制造过程效率低下。强化学习(reinforcement learning,rl)作为人工智能的核心技术，智能体能够...
【技术保护点】
1.一种基于QMIX多智能体强化学习的多型混线装调生产线动态调度系统，其特征在于，包括多智能体单元和特征状态存储单元，所述特征状态存储单元用于存放产线资源属性多维实时特征；所述多智能体单元包括：
2.根据权利要求1所述的基于QMIX多智能体强化学习的多型混线装调生产线动态调度系统，其特征在于，所述产线资源属性多维实时特征包括：产品完成率特征、任务池中产品加工处理时间特征、任务池中等待加工产品数量特征、拓扑单元利用率特征、拓扑单元正在加工工序的剩余加工时间特征、拓扑单元缓冲区产品数量特征、拓扑单元缓冲区产品加工时间特征、辅助工人剩余工作时间特征、工人正在辅助...
【技术特征摘要】
1.一种基于qmix多智能体强化学习的多型混线装调生产线动态调度系统，其特征在于，包括多智能体单元和特征状态存储单元，所述特征状态存储单元用于存放产线资源属性多维实时特征；所述多智能体单元包括：
2.根据权利要求1所述的基于qmix多智能体强化学习的多型混线装调生产线动态调度系统，其特征在于，所述产线资源属性多维实时特征包括：产品完成率特征、任务池中产品加工处理时间特征、任务池中等待加工产品数量特征、拓扑单元利用率特征、拓扑单元正在加工工序的剩余加工时间特征、拓扑单元缓冲区产品数量特征、拓扑单元缓冲区产品加工时间特征、辅助工人剩余工作时间特征、工人正在辅助加工工序的剩余加工时间特征；辅助工人任务表产品数量特征、辅助工人任务表产品加工时间特征和订单中产品总拖期率特征。
3.根据权利要求1所述的基于qmix多智能体强化学习的多型混线装调生产线动态调度系统，其特征在于，所述任务池中加工产品的选择规则为：
4.根据权利要求1所述的基于qmix多智能体强化学习的多型混线装调生产线动态调度系统，其特征在于，所述作业池中可被分配的拓扑单元的分配...
【专利技术属性】
技术研发人员：李新宇，周金龙，刘齐浩，崔航浩，李育鑫，柳再为，迟秀雯，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
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