分布式预制混凝土生产调度深度强化学习算法

降低总成本

通过三个协同深度Q网络解决分布式柔性作业车间调度问题，同时最小化总加权提前/拖期惩罚和分时电价成本。

Du, Yu · 李俊青

International Journal of Production Economics 2024

技术优势

协同三网络

设计选择DQN、局部DQN和全局DQN分别应对调度情境判断、单厂与多厂算子选择，提升求解质量。

双目标同步优化

同时最小化总加权提前/拖期与分时电价成本，避免传统方法分步求解的妥协。

自带解精炼策略

强化学习组件之后增加两个解精炼策略，进一步降低目标值。

实验证实优势

数值实验和统计分析表明该算法在求解该问题上的优越性。

应用场景

• 预制混凝土生产调度：优化预制构件生产顺序，减少拖期惩罚和仓储成本。
• 分布式制造调度：协调多工厂算子选择，提升分布式调度效率。
• 强化学习在制造中的应用：用学习型改进方法替代传统规则，自动化调度决策。