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Deep reinforcement learning algorithm incorporating problem characteristics for dynamic multi-objective permutation flow-shop scheduling problem
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.swevo.2025.101973.png)
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摘要
En 中文
动态排列流水车间调度问题（DPFSP）在现实生产系统中发挥着关键作用，其特点包括复杂的机器故障、可变加工时间和不可预测的作业到达。为这类复杂动态环境开发实时解决方案既代表了重要的工业需求，也构成了重大的计算挑战。深度强化学习（DRL）已展现出在复杂动态环境中快速、适应性决策的卓越能力，使其特别适用于DPFSP应用。本文提出了一种新型DRL算法NDRLA_IPC，该算法融合了问题特性，专门针对动态多目标排列流水车间调度问题（DMPFSP），其目标是最小化加权最大完工时间和总延误。NDRLA_IPC利用了一个关键见解，即DMPFSP可分解为一系列需要实时解决的静态PFSP，并采用了一种包含针对DMPFSP特性专门设计的组件的双深度Q网络（DDQN）架构。该算法引入了三项关键创新：（1）具有高区分度和泛化能力的状态特征向量设计；（2）一种动作空间设计，通过利用从演变问题状态动态推导出的加工约束，最小化甘特图上操作之间的时间间隔；（3）一种理论验证的奖励函数，可有效评估每个动作的在线执行影响。全面的实验表明，NDRLA_IPC在训练小型实例后，能够有效迁移到更大规模的DMPFSP中，提供高质量的实时解决方案，在多个性能指标上优于现有方法。
Keyword:
Deep reinforcement learning
Dynamic permutation flow shop scheduling
problem
Real-time scheduling
Multi-objective optimization
期刊
IF:
8.5
论文数:
2.2K
被引数:
1.0W
机构
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