Un marco de extremo a extremo para la programación colaborativa en cascada de dos talleres con eficiencia energética...

Área de la Ciencia:

• Investigación de las operaciones
• Ingeniería industrial
• Inteligencia artificial

Sus antecedentes:

• La producción moderna implica procesos complejos en varias etapas que requieren una programación eficiente.
• Los talleres interdependientes y los pedidos principales/subordenados integrados (operaciones de apareamiento) presentan desafíos únicos de programación.
• Los modelos de programación existentes a menudo pasan por alto la optimización colaborativa en entornos de doble tienda en cascada.

Objetivo del estudio:

• Formular y abordar el problema de programación colaborativa en cascada con operaciones de apareamiento (ECDCSP-M).
• Desarrollar un modelo de programación lineal de enteros mixtos (MILP) para una representación precisa del problema.
• Diseñar un enfoque de aprendizaje de refuerzo profundo (GDRL) basado en gráficos de extremo a extremo para una programación optimizada.

Principales métodos:

• Formulación del ECDCSP-M utilizando la programación lineal de números enteros mixtos (MILP).
• Desarrollo de un marco de aprendizaje profundo por refuerzo basado en gráficos (GDRL).
• Construcción de un gráfico heterogéneo de doble tienda y una red neuronal de gráficos heterogéneos (HGNN) con un mecanismo de incorporación en tres etapas.

Principales resultados:

• El enfoque GDRL propuesto modela eficazmente las interdependencias complejas, incluidas las operaciones de apareamiento.
• El método demuestra fuertes capacidades de generalización a través de diversas complejidades de problemas.
• Se lograron soluciones sólidas para escenarios de programación desafiantes en sistemas de doble tienda en cascada.

Conclusiones:

• El enfoque GDRL desarrollado ofrece una solución eficaz para la programación colaborativa de eficiencia energética en sistemas de doble taller en cascada.
• La construcción de gráficos heterogéneos y HGNN capturan estados y relaciones complejas del sistema.
• Esta investigación avanza en la optimización de la programación para entornos de fabricación complejos con operaciones de apareamiento.