公开(公告)号：CN117057569B

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202311054709.5

申请日：2023-08-21

Applicant: 重庆大学

Inventor： 蔡斌 ,  薛邈 ,  辛宇 ,  冯佳伟 ,  李东

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/042 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明涉及智能决策技术，揭露了基于神经网络的非置换流水车间调度方法，包括：获取历史流水车间调度问题数据，并根据预设的析取图转化关系，将历史流水车间问题数据转化为初始析取图；记录所述初始析取图中各节点，并根据所述各节点利用预设的模型框架进行决策建模，得到初始决策模型；利用预设的图神经网络模型对所述初始析取图中每个节点进行特征提取和特征嵌入，并利用预设的强化学习算法训练所述预设的图神经网络模型，得到标准图神经网络模型；利用所述标准图神经网络模型优化所述初始决策模型，得到目标决策模型。本发明还提出一种基于神经网络的非置换流水车间调度装置。本发明可以降低实现非置换流水车间调度问题的难度，提高实用性。

公开(公告)号：CN117057569A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202311054709.5

申请日：2023-08-21

Applicant: 重庆大学

Inventor： 蔡斌 ,  薛邈 ,  辛宇 ,  冯佳伟 ,  李东

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/042 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明涉及智能决策技术，揭露了基于神经网络的非置换流水车间调度方法，包括：获取历史流水车间调度问题数据，并根据预设的析取图转化关系，将历史流水车间问题数据转化为初始析取图；记录所述初始析取图中各节点，并根据所述各节点利用预设的模型框架进行决策建模，得到初始决策模型；利用预设的图神经网络模型对所述初始析取图中每个节点进行特征提取和特征嵌入，并利用预设的强化学习算法训练所述预设的图神经网络模型，得到标准图神经网络模型；利用所述标准图神经网络模型优化所述初始决策模型，得到目标决策模型。本发明还提出一种基于神经网络的非置换流水车间调度装置。本发明可以降低实现非置换流水车间调度问题的难度，提高实用性。