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计算机集成制造系统 2025年第2期31卷 411-422页

作者：閤泰梓唐秋华成丽新武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室湖北武汉430081 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室湖北武汉430081

为了优化柔性作业车间的系统运行,提升能效水平,以综合能耗最小为目标,以机器选择、速度调整和适时开关机3种节能策略同时实施为手段,建立混合整数线性规划模型,并提出基于深度Q网络的协同进化算法来求解。该算法继承了局部搜索算法问... 详细信息

为了优化柔性作业车间的系统运行,提升能效水平,以综合能耗最小为目标,以机器选择、速度调整和适时开关机3种节能策略同时实施为手段,建立混合整数线性规划模型,并提出基于深度Q网络的协同进化算法来求解。该算法继承了局部搜索算法问题针对性强、收敛速度快的优势,同时融入协同进化思想,使加工顺序、机器选择和速度等级选择三段子码合作竞争、共同进化;提出基于深度Q网络强化学习的局部搜索算子推荐机制,选配与当前车间运行状态更契合、更有利于节能降耗的局部搜索算子;设计了基于归档集、利用交叉操作的重启策略,推动算法跳出局部最优。实验结果表明,所提算法在能耗指标和稳定性方面显著优于对比算法。

关键词：柔性作业车间能效调度协同进化算法算子推荐强化学习

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求解任务分配问题的带有推荐功能的蚁群算法

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计算机集成制造系统 2013年第9期19卷 2220-2228页

作者：严珍珍邢立宁陈英武国防科学技术大学信息系统与管理学院湖南长沙410073

为有效求解任务分配问题,提出带有推荐功能的蚁群算法。构建了一种推荐机制,根据对问题的分类情况,基于蚁群算法的算子规则与问题的匹配程度,为每类具体问题的求解提供算子推荐。为提高算法的求解性能,针对问题的三个优化目标设计了三... 详细信息

为有效求解任务分配问题,提出带有推荐功能的蚁群算法。构建了一种推荐机制,根据对问题的分类情况,基于蚁群算法的算子规则与问题的匹配程度,为每类具体问题的求解提供算子推荐。为提高算法的求解性能,针对问题的三个优化目标设计了三种局部搜索策略,在蚁群算法迭代过程中,根据解的迭代特性自适应地嵌入算法中执行。设计了四种类型共16个不同规模的算例来验证方法的有效性,通过验证每类算例在不同规模下算子规则选择的一致性,从侧面反映了算法推荐机制的合理性。

关键词：任务分配问题蚁群算法算子推荐局部搜索

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基于DQN协同进化算法的柔性作业车间能效调度优化

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计算机集成制造系统 2023年

作者：閤泰梓唐秋华成丽新武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室

柔性作业车间亟需优化系统运行，提升能效水平。为此以综合能耗最小为目标，以机器选择、速度调整和适时开关机三种节能策略同时实施为手段，建立混合整数线性规划模型，并提出基于DQN的协同进化算法来求解。该算法继承了局部搜索算法... 详细信息

柔性作业车间亟需优化系统运行，提升能效水平。为此以综合能耗最小为目标，以机器选择、速度调整和适时开关机三种节能策略同时实施为手段，建立混合整数线性规划模型，并提出基于DQN的协同进化算法来求解。该算法继承了局部搜索算法的问题针对性强、收敛速度快的优势，同时融入了协同进化思想，使加工顺序、机器选择和速度等级选择三段子码合作竞争、共同进化；提出了基于DQN强化学习的局部搜索算子推荐机制，选配与当前车间运行状态更契合、更有利于节能降耗的局部搜索算子；设计了基于归档集、利用交叉操作的重启策略，推动算法跳出局部最优。实验结果表明所提出算法在能耗指标和稳定性方面显著优于对比算法。

关键词：柔性作业车间能效调度协同进化算法算子推荐强化学习

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基于DQN协同进化算法的柔性作业车间能效调度优化

基于DQN协同进化算法的柔性作业车间能效调度优化

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作者：閤泰梓武汉科技大学

学位级别：硕士

随着煤炭、石油等化石燃料日趋枯竭,能源问题日益突出,强化节能意识、提高能效水平,成为了国家可持续发展的必经之路。与此同时,柔性作业车间调度作为为制造系统的重要环节,受到越来越多的重视。高效合理的车间调度可以在实现降本增效... 详细信息

随着煤炭、石油等化石燃料日趋枯竭,能源问题日益突出,强化节能意识、提高能效水平,成为了国家可持续发展的必经之路。与此同时,柔性作业车间调度作为为制造系统的重要环节,受到越来越多的重视。高效合理的车间调度可以在实现降本增效的同时,有效的较少环境污染。因此,本文针对柔性作业车间能效调度问题进行深入研究,主要研究内容如下:为实现车间运行节能,以机器选择、速度调整和适时开关机三种策略的同时实施为节能手段,以综合能耗最小为目标,建立混合整数线性规划模型,并提出基于DQN的协同进化算法来求解。该算法融入协同进化思想,使加工顺序、机器选择和速度等级选择三种决策合作竞争、共同进化;对每种决策设计多种局部搜索算子,且利用DQN强化学习对其进行推荐,使之与当前车间运行状态更契合、更有利于节能降耗。此外,该算法继承了局部搜索算法的问题针对性强、收敛速度快的优势,且基于归档集、利用交叉操作来设计重启策略,推动算法跳出局部最优。为减少能源消耗、提升生产效率,构建多目标混合整数规划模型,并对上述算法进行改进,使之适配于多目标问题求解。该模型中包含了加工能耗、运输能耗、待机能耗、制造周期四种目标,以实现制造/运输过程节能,减免无效能耗、提升生产效率。在目标导引下,构建多种启发式初始化规则,利用擂台赛法则选出拥挤距离最大的解,促使算法从最有潜力的解空间启动;面向目标设计局部搜索算子,实现基于目标的协同进化;在重启机制中增加自适应动态重启阈值,保证在算法前期保证运行稳定性、在后期快速跳出局部最优。实验结果表明,基于多决策的协同优化算法与另外5种对比算法在求解所研究问题时,在能耗指标和稳定性方面有显著优势,节能方面改进比达到13.8%;面向多目标的协同优化方法与另外5种对比算法在求解所研究问题时,能够获得收敛性与多样性更好的偏好帕累托前沿解集。

关键词：柔性作业车间能效调度协同进化算法算子推荐强化学习

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