【摘 要】
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针对不确定生产环境下航空发动机装配的自适应调度问题,结合强化学习的实时性特点和知识化制造系统的自适应特征,提出用于解决航空发动机装配问题的双层Q学习方法.上层Q学习
【机 构】
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东南大学自动化学院,南京农业大学工学院,东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室
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针对不确定生产环境下航空发动机装配的自适应调度问题,结合强化学习的实时性特点和知识化制造系统的自适应特征,提出用于解决航空发动机装配问题的双层Q学习方法.上层Q学习着眼于局部,学习合适的分派规则并将作业分配到并行机器,从而最小化设备空闲和平衡机器负荷;下层Q学习着眼于全局,学习最优的调度策略用来对分配到机器的工序进行调度,以最小化作业整体提前期.采用基于函数逼近的Q（λ）学习方法对值函数进行更新,通过合理地定义强化学习问题三大要素：动作、状态和回报函数,将航空发动机自适应装配调度问题转化为强化学习问题.仿
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