基于改进Q学习的知识化制造自适应动态调度策略_王玉芳

资 源 简 介

基于改进Q学习的知识化制造自适应动态调度策略_王玉芳

详 情 说 明

这篇文章探讨了如何利用改进的Q学习算法解决知识化制造环境下的动态调度问题。传统制造系统在面对设备故障、订单变更等不确定因素时往往缺乏灵活性，而作者提出的方法通过将领域知识与强化学习相结合，显著提升了调度系统的自适应能力。

核心创新点在于三点：首先，算法设计了考虑设备状态和任务特性的新型状态表示方法；其次，引入知识图谱来优化Q值的更新规则，使学习过程融入制造领域的先验知识；最后，采用动态探索率机制平衡探索与利用的关系。这种混合方法既保留了Q学习对环境动态性的适应优势，又通过知识化处理加速了收敛速度。

实验部分对比了标准Q学习、遗传算法等传统方法，在交货准时率、设备利用率等关键指标上均有明显提升。特别是在突发机器故障场景下，该系统能在3-5次决策周期内自动调整调度方案，验证了其在动态环境中的鲁棒性。该研究为智能制造中的实时决策问题提供了新的解决思路。