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RSS订阅原创 2024年强化学习求解调度文章大盘点
从1995年最早将强化学习用于车间调度问题后，在随后的几年里，强化学习一直不温不火，最主要的原因是一般的强化学习无法解决状态空间爆炸的问题，直到2018年深度强化学习开始进军调度领域，并在随后的几年里爆发式增长，在2024年，更是惊人地出现了至少186篇相关文章，相比于2023年，在等方面，成果更加丰富和显著。总体而言，2024年DRL在调度领域的研究呈现趋势。
2025-03-17 13:48:58
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原创 大模型与进化算法的融合之道
大语言模型（LLM）不仅彻底改变了自然语言处理，还将其影响力拓展到众多领域，向通用人工智能迈出了重要一步。尽管LLM和进化算法（EA）在目标和方法上有所不同，但二者都致力于解决复杂问题。。此外，大语言模型的文本处理和生成能力有助于在广泛的任务中部署EA。基于这些互补优势，进行了全面的综述并提出了前瞻性的发展路线图，将两者相互启发的关系分为两大方向：LLM增强的EA和EA增强的LLM。
2025-01-14 09:59:38
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原创 基于图神经网络深度强化学习的柔性机器人单元调度
柔性机器人单元在柔性化和定制化制造中起着至关重要的作用。有效的调度策略可以显著减少最大完工时间，提高生产效率。作者引入了一种创新的基于深度强化学习（DRL）的端到端实时调度方法，以最小化柔性机器人单元的最大完工时间，在异构析取图模型中通过特定析取弧考虑运输因素。在方法上，DRL利用图神经网络（GNN）进行模型特征提取，并采用近端策略优化（PPO）训练调度智能体，以更好地利用运输机器人的能力，减少系统阻塞和死锁。
2025-01-12 11:55:03
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原创 【流水车间调度系列】置换流水车间调度问题
在 Flow Shop 问题中，如果**任意机器之间的工件加工顺序都相同**，那么该 Flow Shop 问题就称为置换（或排列）流水车间调度问题（Permutation Flow Shop Problem，PFSP）。
2024-12-12 09:56:27
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原创 生产调度问题分类及关系图文说明
文中只是按照不同维度详细了各种调度问题的含义。本文通过图片形式详细介绍了这些不同问题之间的关系。获取更多资讯，赶快关注公众号《智能制造与智能调度》吧！
2024-10-26 15:57:24
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原创 智能优化算法（源码）—新冠病毒算法（ Coronavirus Optimization Algorithm，COVIDOA）
2019年，世界范围内爆发了新型冠状病毒疫情，往日种种，历历在目。新冠疫情虽然给全世界造成了巨大损失，但是我们也可以更清楚了解这种新病毒的机制，寻找有效治疗方法，当然也可以模拟这种病毒的攻击行为来做优化，比如埃及学者Asmaa M. Khalid提出了一种新的仿生优化算法——。关注公众号后台回复“新冠”获取MATLAB源代码。
2024-08-30 21:54:57
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原创 推荐几款好用的开源甘特图，附示例代码
甘特图在车间调度中发挥重要的作用。通过甘特图可以清晰地展示出每个任务的开始时间、结束时间、持续时间和进度情况等信息，同时也可以直观地反映出车间的繁忙程度和资源利用情况。本文将介绍几款功能强大、基于JavaScript的甘特图插件。
2024-08-16 16:43:18
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原创 那些年被我们鄙视的车间调度规则
在当下的学术环境下，调度规则几乎不再可能作为主要算法发表论文，而往往是作为被比较的对象出现。但是不得不说，在实际的车间调度环境下，当合理性大于最优性时，调度规则仍然是主力军，发挥着不可替代的作用，今天就详细地梳理一下，那些简单有效但被我们鄙视的车间调度规则。
2024-07-26 16:59:54
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原创 Schlably：深度强化学习车间调度实验的Python框架
最近发现了一个比较好玩的开源项目Schlably，其是一个基于Python和深度强化学习（DRL），用于进行调度问题实验的框架。它具有可扩展的gym环境和DRL-Agent，以及用于数据生成、训练和测试的相关功能。
2024-06-25 08:51:03
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原创 手机制造计划调度场景下的复杂约束
手机制造过程大致分为SMT、板测、主板预加工、预组、组装、整测、包装等7大工段，每个工段包含一条或多条线体，根据项目要求和线体配置的差异，项目选择线体的适配度（优先级）不同，而且不同产品的工艺流程可能存在差异，共线生产存在明显的资源共享。该问题是典型的**混合流水车间调度问题**，在满足需求准时交付的前提下，提升线体利用率。当线体故障、物料短缺、人员请假等异常情况发生时，还需及时调整生产计划。因此在具有**多产品、多工段、多线体、多目标、高动态**等特点的复杂场景下，如何通过先进、智能的决策优化算法，高质、
2024-06-20 09:09:21
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原创 APS为什么是业务、开发、数据和算法的结合体
APS系统之所以是业务、开发、数据和算法的结合体，是因为它需要同时满足企业的业务需求、确保系统的技术稳定性和可扩展性，打好数据准确性基础以及利用算法进行优化和智能决策支持。这四个方面相互依存、相互促进，共同构成了APS系统的核心竞争力。所以要想将APS在复杂的实际生产环境下完美落地，需要既懂业务、又懂开发、还懂数据、也懂算法的综合性人才主导或不同专业协调配合，同时APS也需要不断与用户磨合达到最终稳定状态。
2024-06-17 09:22:29
1278
原创 生产调度问题分类——约束视角
生产调度问题是实际工作中广泛存在的运筹学问题，可以描述为“**给定若干加工任务，根据已有的生产条件，对任务按照一定的生产加工步骤进行安排，并在时间上分配有限的资源，使得某项性能指标最优**”。从数学建模方面来说，生产调度问题就是，对于给定的生产任务进行建模，在满足特定的约束条件下，使得目标函数值达到最优或者近似最优。
2024-03-28 09:16:44
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原创 生产调度问题分类——机器视角
生产调度问题是实际工作中广泛存在的运筹学问题，可以描述为“给定若干加工任务，根据已有的生产条件，对任务按照一定的生产加工步骤进行安排，并在时间上分配有限的资源，使得某项性能指标最优”。从数学建模方面来说，生产调度问题就是，对于给定的生产任务进行建模，在满足特定的约束条件下，使得目标函数值达到最优或者近似最优。生产调度问题起源于上世纪50年代，对该问题的研究具有重要的实用价值，吸引了大量国内外研究人员的关注，人们尝试从不同的科学领域去解决该问题，但是大部分车间调度问题属于NP-Hard问题（作业车间调度问题：
2024-03-28 09:08:17
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原创 2023年强化学习求解调度文章大汇总
2024龍年开工的第一篇原创文章，给大家带来2023年基于强化学习求解调度的文章汇总（去年也分享过2022年强化学习求解车间调度文章大汇总）。在读博期间研究的也是这个方向，所以平时也一直在关注着相关动态，今天分享出来供大家参考。
2024-02-19 13:40:15
1665
原创 基于强化学习的制造调度智能优化决策
获取更多资讯，赶快关注上面的公众号吧！生产调度作为制造系统的关键组成部分，其目的是通过合理确定加工路径、机器分配、执行时间等主要因素，实现利润、效率、能耗等目标的优化。由于生产调度问题的大规模、强耦合约束以及特定场景下的实时求解要求，使得生产调度问题的求解面临着巨大的挑战。随着机器学习的发展，强化学习（RL）在各种决策问题上取得了突破性进展。针对制造调度问题，本文总结了状态和动作的设计，梳理了基于强化学习的调度算法，整理了强化学习在不同类型调度问题中的应用，并讨论了强化学习与元启发式算法的融合模式，旨在为
2024-01-30 16:15:05
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原创 最通透的理解 | 高级计划与排程APS到底是什么
最近又静下心来思考了一下APS到底为何物，今天和大家分享一个自己对APS的认识，主要包括APS的概念及原理。
2024-01-30 16:11:55
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原创 作业车间调度问题：P还是NP
P和NP问题是计算机科学中的两个重要的问题，涉及到计算问题的复杂性和可解性。这两个问题都与算法的效率和时间复杂度有关。
2024-01-30 16:05:57
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原创 面向锂电池行业实验室测试排配智能优化解决方案
样品可能需要进行不同类别的测试，每项测试对于温度和电流都有一定要求，测试项之间还存在先后顺序关系，需要通过智能优化计算将每项测试任务合理地分配到各个通道的某个时间段上，输出精确到时分秒以及各通道的细粒度实验计划，在满足上述约束的前提下，优化通道利用率、委托单交期达成率、实验测试周期等。等信息，从而全面考虑多个因素的复杂关系，在不断学习和迭代中优化测试排程，逐渐提升测试效率和质量，使得测试任务能够在最短时间内完成，并充分利用通道资源，同时学习到的策略具备灵活性和可扩展性，能够应对不同测试场景和需求的变化。
2023-06-19 10:41:39
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原创 APS中零件工序间的移动方式解析
虽然上述讨论都是针对批量生产类型，但也可以推广到其他生产类型，如果是单件小批生产，零件种类多，每种零件数量少且工艺过程极不相同，以采用顺序移动方式为宜，如果是大批大量生产，则宜采用平行或平行顺序移动方式。总之，工序间零件移动方式的采用受多种因素的影响，在设计时，应从企业的特点出发，采用一种或几种方式组合，以达到合理组织生产过程的目的。（2）当前道工序的加工时间大于后道工序的加工时间时，则前道工序上完工的零件，并不立即转移到后道工序去加工，而是等待到足以。如果前道工序的加工时间小于后道工序的时间时，则。
2023-04-24 09:22:54
2025
原创 企业有了ERP为什么还需要APS
商简SPS采用了深度强化学习算法和借助计算机强大的算力，通过模拟各种情况的发生，在有限的时间内学习丰富的计划排程策略，这就好像AlphaGo Zero下围棋一样，通过和高手下棋甚至和自己对弈来不断提升自己的水平，学习到的知识可以存储起来以便重用，实现“利用APS计划与ERP系统集成的方式，可优化ERP计划，同时不影响到ERP的其它流程。资源具有同步的、实时的、具有约束能力的模拟能力，考虑包括物料、设备、人员、供应商、客户需求和运输等影响计划的因素，对长期的和短期的计划都进行优化（***）。
2023-04-21 16:08:01
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原创 智能计划与排程SPS在汽车零部件行业的应用
生产计划模块可以针对销售订单和预测订单，同时考虑在库库存和在途库存，基于有限产能和物料，对订单的计划交期做出快速响应，给出生产周计划和月计划，制定合理的库存水位，从中长期解决物料不足和能力短缺问题；基于更精准的需求预测，和动态的安全库存预测模型，生成随时间改变的动态库存策略，实现在保证预期服务水平的前提下，降低库存水位，减少资金占用，缩短库存周期的目标。，在满足多场景业务逻辑的前提下，进行智能运算，给出多权重、多维度预排结果，可由企业相关负责人进行决策，应对环境和运营目标的多变，提升运营整体效益。
2023-03-21 15:22:40
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原创 智能计划与排程SPS在纺织行业中的应用
某织造、染色及后整理一体化工艺的纺织面料企业，主要从事户外功能运动服装、内衣、泳衣、汽车内饰等面料的研发和销售，年产值在20亿左右，是迪卡侬运动面料最优质供应商之一。纺织行业特点印染具有典型的「流程行业」特性，流程行业上级物料和下级物料之间的关系可能随温度、压力、湿度、季节、人员技术水平、工艺条件不同而不同。工艺过程中伴随产出的不只是产品或中间品，可能细分为「主产品、副产品、协产品、回流物和废物」，具有「批量」、「有效期」等方面的要求。织染一体的企业，「原料（纱线）质量属性，坯布的织法，染
2023-03-01 13:56:52
1444
原创 生产制造企业在生产计划排程方面面临的挑战
当下，随着供应链的「全球化」和「智能化」趋势，市场竞争越来越激烈，上下游企业关系也越来越密切，一个企业发展受到更多内外因素的制约，同时人员、设备、物料等「成本持续上升」，利润空间越来越小，生存压力越来越大，个性化定制的需求将生产组织方式由大规模批量生产向「多品种、小批量」转变，生产方式更加复杂，原有的粗放的生产模式不再适应现代化企业的发展，而是强调「精益和敏捷」。近年来，制造企业通过PLM、ERP、MES、WMS等工业软件的应用，逐步走上了精益生产之路，信息化水平大有提升，已取得了很好的收益。但是这些系统
2023-02-10 11:54:38
1278
原创 什么是高级计划与排程APS
APS概念APS全称为Advanced planning and scheduling，译为高级计划与排程，是于20世纪90年代发展起来的一种生产管理工具。APS尽管已有30多年的历史，但是业界并没有给出固定的定义。如「百度百科」是这样定义APS的：APS高级计划与排程(Advanced Planning and Scheduling)，是解决生产排程和生产调度问题，常被称为排序问题或资源分配问题。在离散行业，APS是为解决「多工序、多资源」的优化调度问题；而流程行业，APS则是为解决「顺序优化」问题。
2023-02-06 18:43:33
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原创 商简智能|面向轴承行业的智能排程解决方案
轴承是当代机械设备中一种重要零部件。它的主要功能是支撑机械旋转体，降低其运动过程中的摩擦系数，并保证其回转精度。按运动元件的摩擦性质不同，轴承可分为**滚动轴承**和**滑动轴承**两类，其中滚动轴承最为常见。滚动轴承一般由**内圈、外圈、滚动体和保持架**四部分组成，内圈的作用是与轴相配合并与轴一起旋转；外圈作用是与轴承座相配合，起支撑作用；滚动体是借助于保持架均匀的将滚动体分布在内圈和外圈之间，其形状大小和数量直接影响着滚动轴承的使用性能和寿命；保持 架能使滚动体均匀分布，引导滚动体旋转起润滑作用。
2023-02-05 14:57:42
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原创 2022年强化学习求解调度问题文章大汇总
023年开工的第一篇文章，给大家带来2022年基于强化学习求解调度的文章汇总。在读博期间研究的也是这个方向，所以平时也一直在关注着相关动态，今天分享出来供大家参考，文章原文关注公众号后回复“DRL调度”获取。
2023-01-31 10:05:39
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原创 基于深度强化学习的联想电脑制造调度（Lenovo Schedules Laptop Manufacturing Using Deep Reinforcement Learning）
本篇论文作为商简智能的最新研究成果，发表于运筹学顶刊《INFORMS JOURNAL ON APPLIED ANALYTICS》，首次将深度强化学习落地于大规模制造调度场景，该先进排程项目入围国际运筹学权威机构INFORMS运筹学应用最高奖——Franz Edelman Award，并作为制造业企业技术转型典型案例被人民日报等多家媒体广泛报道。
2023-01-03 10:53:51
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原创 智能优化算法（源码）—蜣螂优化算法（Dung beetle optimizer，DBO）
2022年11月27日，东华大学沈波教授团队，继麻雀搜索算法之后，又提出了一种全新的群体智能优化算法——蜣螂优化（Dung beetle optimizer，DBO），主要模拟了蜣螂的的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为。关注公众号后回复“蜣螂”获取MATLAB源码。 蜣螂，又称屎壳郎，以动物的粪便为食（口味很独特啊）。众所周知，屎壳郎有一个有趣的习惯，就是把粪便揉成球，滚动到可靠的地方藏起来（挺护食），然后再慢慢吃掉。 蜣螂可以滚一个比自身大得多的粪球，并且可以
2022-12-03 13:40:01
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原创 强化学习调度环境：析取图和离散事件仿真
近日有小伙伴在复现强化学习求解作业车间调度的文章代码问题时遇到一些疑惑，对于如何将车间调度问题转化为强化学习可以求解的序列决策问题文章中描述的不是很具体，导致不是很清楚怎么通过强化学习一步一步的动作选择得到调度解的。今天就通过生动形象的方式给大家讲一下目前常用的调度环境建立方法（析取图和仿真模型）的区别。
2022-11-26 12:59:04
3982
1
原创 面向电缆行业的高级计划与排程解决方案
电线电缆用以传输电（磁）能，信息和实现电磁能转换的线材产品。广义的电线电缆亦简称为电缆，狭义的电缆是指绝缘电缆，它可定义为：由下列部分组成的集合体；一根或多根绝缘线芯，以及它们各自可能具有的包覆层，总保护层及外护层，电缆亦可有附加的没有绝缘的导体。电线电缆的种类繁多，根据其用途主要可分为裸导线、电力电缆、电气装备用电缆、绕组线、通信电缆及光纤五大类。裸导线仅有导体而无绝缘层的产品，包括钢芯铝绞线、铝绞线、铜绞线等，主要应用于长距离、大跨度、超高压输电电网建设，安装方式以高空架设为主。电力电缆。
2022-11-10 10:35:43
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原创 论文解读（源码）：求解柔性作业车间调度问题（FJSP）的多动作（multi-action）深度强化学习框架
今天给大家带来一篇由西南交通大学于2022年发表在《Expert Systems With Applications》上的一篇文章《A multi-action deep reinforcement learning framework for flexible Job-shop scheduling problem》，这篇文章最大的创新就是针对柔性作业车间调度问题，如何通过强化学习解决多决策问题（一般强化学习每次只能输出一个动作，而在FJSP中存在两个决策点）。
2022-10-24 19:37:40
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原创 商简智能：世界领先的高级计划与排程APS供应商
苏州商简智能科技有限公司成立于2021年，总部位于苏州市吴中经济开发区。商简谐音熵减，意为优化结构、提升秩序。作为一个真正意义上的人工智能决策公司，商简智能依托世界领先的运筹优化算法和深度学习决策模型，致力于为制造业企业的复杂管理决策问题提供解决方案。商简智能提出的由数据驱动的供应链管理解决方案，可为企业带来收益及成本的显著改善，让每一家制造业企业拥有最优的决策能力并实现智能化升级。
2022-10-19 10:50:10
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原创 深度强化学习与APS的一些感想
最近过上了996的幸福生活，文章更新也落后了，但是还是一直在思考深度强化学习与APS之间的“恩怨情仇”，一些感想，记录一下。
2022-07-31 20:11:24
2057
原创 车间调度动态知多少
最近群里的小伙伴就动态调度问题进行了激烈的讨论，这个过程当中大家也存在一些疑问，最主要的还是一些概念的辨析。希望今天可以通过这篇文章让大家对动态调度更加了解。动态调度相对静态调度而言的，首先搞明白静态调度是什么。静态调度通常具有以下特征：也就是说，在静态调度问题中，所有条件都是已知确定的，是在所有因素不改变的前提下得到的方案，但是在实际生产环境中，这几乎是无法保证的，因为动态是绝对的，静态是相对的，车间中总有一些不可预知的事件发生，导致静态调度得到的计划方案丧失可执行...
2022-06-30 15:09:48
5823
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原创 30篇强化学习求解车间调度文章（中文）大全
国内使用强化学习求解车间调度问题的研究起步较晚，基本是在在2000年以后，而深度强化学习求解车间调度问题更是在2019、2020年左右开始流行。今天在上一篇文章的基础上，列举了**30篇中文文献**，供大家学习参考。.........
2022-06-12 18:40:06
2813
1
原创 （吐血整理）118篇强化学习求解车间调度文章（英文）大全
从1995年最早将强化学习用于车间调度问题后，在随后的几年里，强化学习一直不温不火，最主要的原因是一般的强化学习无法解决状态空间爆炸的问题，直到2018年深度强化学习开始进军调度领域，并在随后的几年里爆发式增长，在2022年上半年还未结束的情况下，已有11篇甚至更多的文章发表，可见这个方向的火热。一方面深度强化学习确实利用深度学习领域技术实现了未知状态下行为的预测，另一方面车间调度一直是悬而未决的经典问题，也是检验包括深度强化学习在内的各种算法的测试床。下面是从最近几年......
2022-06-12 18:34:16
4188
原创 智能优化算法（源码）-沙丘猫群优化（SCSO）
获取更多资讯，赶快关注上面的公众号吧！文章目录灵感来源数学模型和优化算法初始化种群搜索猎物（探索）攻击猎物（利用）探索和利用SCSO算法沙丘猫群优化算法（Sand Cat swarm optimization，SCSO）是土耳其学者Amir Seyyedabbasi于2022年最新提出的一种模拟沙丘猫生存行为的元启发式算法。扫码关注公众号，后台回复"沙丘猫"或"SCSO"获取源码和原文。灵感来源沙丘猫是猫科动物中的一种，属于哺乳动物家族。它们生活在沙质和石质沙漠的恶劣环境中，如中亚撒哈拉沙漠、.
2022-05-26 17:22:52
5594
6
教与学优化算法Teaching–Learning-Based Optimization (TLBO)matlab代码
2023-01-19
花粉授粉算法（Flower Pollination Algorithm,FPA）的matlab代码
2023-01-19
帝王蝶优化算法(Monarch butterfly optimization,MBO)的matlab源码
2023-01-19
海鸥优化算法（Seagull Optimization Algorithm ，SOA）
2021-08-17
05-群体智能优化算法-蚁群优化算法.docx
2020-03-06
04-群体智能优化算法-蜘蛛猴优化算法.docx
2020-03-06
03-群体智能优化算法-人工蜂群优化算法.docx
2020-03-06
02-群体智能优化算法-粒子群优化算法.docx
2020-03-06
01-群体智能优化算法-群体智能和进化计算.docx
2020-03-06
CPN工具性能分析中的随机分布函数介绍
2014-08-26
CPN仿真（Simulation）帮助
2014-08-26
着色petri网CPN监视器monitor帮助文件
2014-08-25
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