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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
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智能制造
摘要
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。
申请人
北京理工大学
第一发明人
王钢
著录信息
20240911
20250114
20250114
申请日
首次公开日
授权(公告日)
维持时间：2年
预估到期：20440911
申请号
202411266593
申请日
20240911
公开(公告)号
CN118839938B@FMSQ20250114
当前申请(专利权)人
北京理工大学
公开(公告)日
20250114
原始申请(专利权)人
北京理工大学
原始申请(专利权)人地址
100081 北京市海淀区中关村南大街5号
发明(设计)人
王钢、王奕杰、王润清、孙健、邓方、甘明刚、陈杰
代理人
刘芳
代理机构
北京理工大学专利中心
IPC分类号
G06Q10/0631
G06N3/006
G06N3/042
G06N3/045
G06N3/084
G06N3/092
G06N3/0985
G06Q50/04
G06Q50/40
G06F18/213
基本信息
法律信息
引用信息
