强化学习:在自动化制造中的应用

本文探讨了强化学习在自动化制造的发展历程,强调其在机器视觉、预测性维护和生产调度优化中的作用。介绍了马尔可夫决策过程、Q-learning、DQN和策略梯度等核心概念,并通过具体代码实例展示了如何应用于生产调度优化、质量检测和预测性维护。还详述了实际应用场景,如智能制造车间和工业机器人控制,并推荐了相关工具和资源。

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强化学习:在自动化制造中的应用

作者:禅与计算机程序设计艺术

1. 背景介绍

1.1 自动化制造的发展历程

1.1.1 早期的自动化制造
1.1.2 数字化与信息化的推动
1.1.3 智能制造时代的到来

1.2 人工智能在制造业的应用现状

1.2.1 机器视觉与质量检测
1.2.2 预测性维护
1.2.3 生产调度优化

1.3 强化学习的兴起

1.3.1 强化学习的基本概念
1.3.2 强化学习的发展历程
1.3.3 强化学习在其他领域的应用

2. 核心概念与联系

2.1 马尔可夫决策过程(MDP)

2.1.1 状态、动作与奖励
2.1.2 状态转移概率与奖励函数
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