一种基于行为决策网络粒子群优化的柔性车间调度方法

摘要

本发明公开了一种基于行为决策网络粒子群优化的柔性车间调度方法，包括，初始化搜索空间及约束条件；初始化参数，并基于搜索空间及约束条件随机生成初始种群，并初始化行为决策神经网络；将初始种群中粒子的位置输入行为决策神经网络，根据网络的输出结果对粒子的位置和适应值进行更新；结合粒子的适应值的变化情况和强化学习策略对行为决策神经网络隐藏层结点的中心位置、宽度进行更新，并更新隐藏层结点与动作执行节点间的权值；计算输入的粒子的下一位置和适应值，选取最优粒子；判断工件生产是否满足结束条件，若满足则输出最小完工时间，否则，则重新更新粒子的位置和适应值；本发明能够有效求解动态柔性调度问题，提高企业的生产效率。