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Updated: Jan 11, 2026

Operation of the Collaborative Composite Manufacturing CCM System
Published on: October 1, 2019
GA-HPO PPO:一种用于动态灵活工作车间调度的混合算法
Yiming Zhou1, Jun Jiang2, Qining Shi3
1College of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University, Changsha 410082, China.
一个新的混合算法,GA-HPO PPO,有效地解决了动态灵活工作室调度问题 (DFJSP). 这种方法提高了调度性能,减少了逾期任务,并改善了动态制造环境的融合.
科学领域:
- 运营研究 运营研究
- 人工智能的人工智能
- 制造系统工程 制造系统工程
背景情况:
- 工作室调度问题 (JSP) 是NP-hard,像动态灵活工作室调度问题 (DFJSP) 这样的扩展带来了重大的现实世界挑战.
- 在DFJSP中,随机任务到达,各种截止日期和任务类型使得传统的优化和基于规则的方法不足.
研究的目的:
- 开发一种新的混合算法,GA-HPO PPO,以解决动态灵活工厂调度问题的复杂性.
- 提高动态制造环境的学习效率和调度性能.
主要方法:
- 一种混合算法,将基于遗传算法的超参数优化 (GA-HPO) 与近接政策优化 (PPO) 集成在一起.
- 针对四个数据集的培训和对十个基准DFJSP数据集的评估.
- 与双深Q网络 (DDQN),标准PPO和基于规则的启发式分析进行比较分析.
主要成果:
- GA-HPO PPO 显著减少了逾期任务 (18.5 在 100 任务, 197 在 1000 任务场景),同时保持高机器利用率 (67%, 28%).
- 该算法实现了具有竞争力的makepan值 (108-114,506-510时间单位).
- 与标准PPO相比,显示了25%更快的收率和30%更低的绩效差异,表明了稳健性.
结论:
- GA-HPO PPO为DFJSP提供了一种有效和可扩展的解决方案,其性能优于现有的方法.
- 混合方法在实际制造环境中增强了动态调度优化.
- 该模型在各种调度条件下表现出强大的概括能力.
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