基于多动作深度强化学习的柔性车间调度研究附Python代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

针对传统柔性车间调度算法在处理复杂约束和动态环境时的局限性，提出一种基于多动作深度强化学习的调度方法。该方法将调度问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程 (POMDP)，设计了能够同时选择机器和确定加工顺序的多动作策略网络，通过注意力机制捕捉工件和机器间的复杂关系，并采用优先经验回放提高样本利用效率。实验结果表明，与传统调度规则和单动作强化学习方法相比，该方法能显著降低最大完工时间、平均流程时间和设备负荷率，具有更强的适应性和优化能力。

关键词

柔性车间调度；深度强化学习；多动作决策；注意力机制；动态环境

一、引言

柔性车间调度问题 (Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP) 是经典车间调度问题的扩展，允许每个工序在多个可选机器上加工，更贴近实际生产场景。FJSP 是典型的 NP-hard 问题，传统优化算法如遗传算法、模拟退火等在处理大规模问题时计算效率低，且难以适应动态变化的生产环境。

近年来，深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning, DRL) 在组合优化问题中展现出强大潜力。通过将调度问题建模为序列决策过程，DRL 方法能够自动学习最优调度策略，无需人工设计复杂的启发式规则。然而，现有的 DRL 调度方法大多只考虑单一决策维度（如仅选择机器或仅确定加工顺序），忽略了机器选择和工序排序之间的相互依赖关系。此外，传统 DRL 方法在处理高维状态空间和稀疏奖励时存在收敛困难的问题。

针对上述问题，本文提出一种基于多动作深度强化学习的柔性车间调度方法。该方法同时考虑机器选择和工序排序两个决策维度，设计了多动作策略网络，并引入注意力机制增强对关键状态特征的感知能力。实验结果表明，该方法在多种性能指标上均优于传统调度规则和单一决策维度的 DRL 方法。

二、理论基础

2.1 柔性车间调度问题

2.2 深度强化学习

2.3 注意力机制

三、基于多动作深度强化学习的调度方法

3.1 问题建模

将柔性车间调度问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程 (POMDP)，定义如下：

状态空间S：包含工件状态、机器状态和全局状态三部分：
- 工件状态：每个工件的当前工序、剩余工序数、最早可开始时间等
- 机器状态：每台机器的忙闲状态、下一个可用时间等
- 全局状态：已完成工序数、当前最大完工时间等
动作空间A：包含两个子动作：
- 机器选择动作：为当前工序选择合适的机器
- 工序排序动作：确定下一个要调度的工件
转移函数P：根据当前状态和动作，更新工件和机器状态
奖励函数R：设计为综合奖励，考虑以下因素：
- 工序完成时间
- 机器利用率
- 全局性能指标变化（如最大完工时间减少）