【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生产调度和资源优化领域，尤其是一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法。
技术介绍
1、柔性作业车间调度问题(fjsp)是制造业和物流领域中生产调度的一个经典难题。其核心在于如何将多个作业操作合理分配到多台具有不同加工能力的机器上，以优化关键性能指标，如最小化总生产时间(makespan)、减少总延迟、提升机器利用率等。fjsp的独特性在于其调度的灵活性，每个操作可以在多台机器上执行，这为操作排序和机器选择提供了巨大的灵活性，同时也增加了问题的复杂性。
2、传统的优化方法在处理fjsp时，表现出显著的不足，尤其在面对大规模、复杂的生产环境时，难以满足现代制造业对高解质量和实时响应的要求。
3、目前，常见的fjsp求解方法主要包括两类：元启发式算法和优先派工规则(pdrs)。元启发式算法(如遗传算法、模拟退火、粒子群优化、蚁群算法等)通过不同策略探索解空间，寻找最优解，虽然具备较强的灵活性，能够在多种调度环境下表现良好，但其计算复杂度较高，特别是在大规模问题中需要大量时间成本。另一方面，pdrs基于...
【技术保护点】
1.一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法，其特征在于，所述步骤1)包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法，其特征在于，所述步骤2)包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法，其特征在于，所述步骤3)具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法，其特征在于，所述步骤4)包括以下步骤：
6.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法，其特征在于，所述步骤1)包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法，其特征在于，所述步骤2)包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法，其特征在于，所述步骤3)具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法，其特征在于，所述步骤4)包括以下步骤：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡毅，马志强，赵彦庆，马用泽，何星宇，张曦阳，吴迪，
申请(专利权)人：沈阳中科数控技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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