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文檔簡介
1、在現(xiàn)實世界的一些生產(chǎn)制造企業(yè)中,存在一類由生產(chǎn)加工站作為加工主體的生產(chǎn)線,其中,加工站由傳送帶輸送工件進(jìn)行加工,這類系統(tǒng)稱為傳送帶給料加工站(Conveyor-serviced production station,CSPS)。由于專業(yè)化、規(guī)?;男枨?,生產(chǎn)線往往有多道工序,一道工序由多個CSPS組成,稱為多工序CSPS系統(tǒng)。多工序CSPS系統(tǒng)中,每道工序擁有各自的一般站點,在相鄰的上游工序和下游工序之間設(shè)置有柔性站點,所述柔性站點能夠
2、在上游工序與下游工序之間進(jìn)行切換。若將每個加工站點視為可以學(xué)習(xí)的Agent,整個系統(tǒng)構(gòu)成一個多Agent系統(tǒng)。多工序CSPS系統(tǒng)的優(yōu)化目標(biāo)是上層合理選擇切換控制策略,下層合理選擇每個站點前視距離控制策略,使得整個系統(tǒng)在無窮時段內(nèi)處理率最大。
論文根據(jù)系統(tǒng)運行特點,把系統(tǒng)分為切換控制和前視距離協(xié)同控制兩層決策。首先,對于上層的柔性站點切換控制問題,運用性能勢理論,構(gòu)建一種適用于平均和折扣兩種性能準(zhǔn)則的Q學(xué)習(xí)算法進(jìn)行策略優(yōu)化,解決
3、工序間控制問題;其次,對于下層的前視距離協(xié)同控制問題,運用Wolf-PHC多Agent學(xué)習(xí)算法,解決工序內(nèi)協(xié)同問題。實驗結(jié)果表明,通過引入柔性站點建立兩層決策體系,整個系統(tǒng)的工件處理率明顯提高,驗證了算法的有效性。
論文針對柔性站點切換控制狀態(tài)空間的特點,采用CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近Q學(xué)習(xí)中的Q值,并給出了相應(yīng)的在線Q學(xué)習(xí)算法,接著應(yīng)用基于CMAC的Q學(xué)習(xí)算法解決上層的柔性站點切換控制問題。仿真實驗結(jié)果表明基于CMAC的Q學(xué)習(xí)算法
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