公开(公告)号：CN118504908A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410673468.0

申请日：2024-05-28

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 李新宇 ,  周金龙 ,  刘齐浩 ,  崔航浩 ,  李育鑫 ,  柳再为 ,  迟秀雯

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/0633 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/092 ,  G06N3/045 ,  G06N3/096 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于车间调度技术领域，具体为一种基于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及方法。本发明以最大化拓扑单元利用率和最小化订单总拖期为目标，设计了结合产品工艺信息和产线资源属性的多维实时特征，制定了任务池中加工产品的选择规则，提出了作业池中拓扑单元和辅助工人的分配规则，构造了目标迁移框架下基于邻接决策点差值的智能体激励函数，进而搭建了多型混线装调生产线多智能体单元，并建立了考虑加工产品返工和拓扑单元失效的多元扰动事件动态响应机制。本发明通过感知产线实时数据进行科学决策，同时针对多元扰动事件能够动态响应，使得产线保持高效平稳地运作，进而提升企业的生产效率。

公开(公告)号：CN118963272A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411024659.0

申请日：2024-07-29

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 李新宇 ,  迟秀雯 ,  刘齐浩 ,  王喆 ,  陈祥臻 ,  冯靖凯 ,  崔航浩 ,  李育鑫 ,  柳再为 ,  周金龙

IPC: G05B19/418 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了基于强化学习方法和规则进化的可重构车间动态调度方法，属于车间调度领域，包括：以最小化工件总拖期成本为目标，利用遗传规划算法对启发式调度规则进行选择和组合，得到了指导加工工件选择的复合调度规则，构建了效率优先的拓扑单元分配与重组的分层策略，融合了Double DQN、dueling DQN和优先经验回放机制提高DQN算法的寻优能力，并搭建了融合循环神经网络与多层感知机的智能体神经网络模型，在训练过程中提取车间加工任务分配的时序信息，同时建立了面向新工件到达的动态事件响应机制。本发明能够提高可重构车间调度的实时性和优化质量，并提高制造资源利用率，从而降低企业的生产成本，保证制造系统的稳定运行。