纺织车间全流程柔性生产策略研究

本发明提供的一种柔性车间调度方法、系统及电子设备，涉及离散制造智能调度技术领域。本发明包括：根据预设生产目标随机在生产车间内生成多个柔性车间环境；基于马尔科夫决策过程构建生产车间的调度策略模型；利用调度策略模型和多个数据集，同时对特征提取网络、Actor网络和Critic网络进行优化，优化完成后确定最大完工时间对应的调度计划为最优调度计划；基于最优调度计划完成预设生产目标。本发明通过对多个车间环境分别进行特征提取用于生成调度方案，进而提高柔性车间调度的效率和合理性。

本发明公开了一种解决智能制造车间多目标优化的规划方法，包括如下步骤：首先，获取制造车间的生产产品的种类及各类产品加工工艺卡，并将每种产品的周期产能进行百分比换算，以获得每种产品的周期性产能比；其次，运用以目标产能为目标函数的设计计算方法，得到最优解；最后，对最优解进行仿真评估验证，形成制造车间智能车间前期对产能匹配、成本控制以及设备利用率优化的规划方案，本发明是为了克服传统车间进行智能化升级时所面临的问题，细化产能分析，提出了智能制造车间装配前期对产能匹配、成本控制以及设备利用率的优化解决方法，可为生产资源计划编制提供尽可能准确可靠的数据。

本发明属于离散制造技术领域，提供一种基于图神经网络和强化学习的柔性车间联合调度方法及装置，能够全面描述运输资源约束的柔性车间的加工和运输的约束关系，有效地提升了决策模型的调度质量。该方法的过程为：构建调度智能体模型；训练调度智能体模型，包括对状态、动作、状态转移以及奖励函数的设计；基于训练完成的智能体模型的特征提取网络和Actor网络，实现柔性车间联合调度，输出工序、机器和无人车的联合调度动作。