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基于强化学习和注意力机制的智能作业调度系统

摘要

本发明涉及用于数据处理方法技术领域,具体涉及一种基于强化学习和注意力机制的智能作业调度系统;包括:从给定的由机器矩阵MO和工时矩阵TO描述的调度实例,生成包含动态事件的由新的机器矩阵MO′和新的工时矩阵TO′描述的调度实例,并将其作为当前交互环境;调度系统与环境进行交互,收集经验并训练;提取特征,输入D3QPN得到当前状态下不同动作的Q值;根据Q值表进行作业调度。本发明通过注意力机制有效提取出关键信息,并使用强化学习算法选择最优的调度策略解决动态作业车间问题,以此解决实际智能制造中作业的动态变化问题,让智能调度作业系统在动态作业调度环境下依然拥有不错的性能。

著录项

  • 公开/公告号CN114580937A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-06-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 暨南大学;

    申请/专利号CN202210237299.7

  • 申请日2022-03-10

  • 分类号G06Q10/06;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构广东金穗知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人钟文华

  • 地址 510632 广东省广州市天河区黄埔大道西601号

  • 入库时间 2023-06-19 15:32:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-03

    公开

    发明专利申请公布

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