基于强化学习的智能车间调度策略研究综述
Research on intelligent shop scheduling strategies based on reinforcement learning
浙江理工大学 信息学院, 杭州 310000
摘要
智能制造是我国制造业发展的必然趋势，而智能车间调度是制造业升级和深化“两化融合”的关键技术。主要研究强化学习算法在车间调度问题中的应用，为后续的研究奠定基础。其中车间调度主要包括静态调度和动态调度；强化学习算法主要包括基于值函数和AC（Actor-Critic）网络。首先，从总体上阐述了强化学习方法在作业车间调度和流水车间调度这两大问题上的研究现状；其次，对车间调度问题的数学模型以及强化学习算法中最关键的马尔可夫模型建立规则进行分类讨论；最后，根据研究现状和当前工业数字化转型需求，对智能车间调度技术的未来研究方向进行了展望。
基金项目
浙江理工大学基本科研业务费专项资金资助项目(2021Q026)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.12.0637
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第6期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 1608-1614
文章编号: 1001-3695(2022)06-002-1608-07
发布历史
[2022-02-09] 优先出版
[2022-06-05] 印刷出版
引用本文
王无双, 骆淑云. 基于强化学习的智能车间调度策略研究综述 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (6): 1608-1614. (Wang Wushuang, Luo Shuyun. Research on intelligent shop scheduling strategies based on reinforcement learning [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (6): 1608-1614. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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