控制与决策

作者：张梅,田镇遇,朱金辉,傅艳霞

单位：华南理工大学 自动化科学与工程学院,广州 510641,,华南理工大学 自动化科学与工程学院,广州 510641,,华南理工大学 软件学院,广州 510006;华南理工大学 大数据与智能机器人教育部重点实验室,广州 510006,,华南理工大学 自动化科学与工程学院,广州 510641,

关键词：混流装配线;平衡优化;多人协作;强化学习;多目标优化

基金：国家重点研发计划项目(2021YFB3202200).

针对大型设备混流装配过程中的多人协同、多工种等特点,提出基于双深度Q网络(double deep Q network,DDQN)的多人协同混流装配线平衡优化算法.首先以工作站和工人数量、工人与工作站间的负载为优化目标,建立多人协同混流装配线平衡问题的多目标优化数学模型.其次,根据装配过程中生产对象的特征设计状态空间,并根据启发式规则设计动作空间,结合优化目标设计奖励函数,从而将数学模型转化为马尔科夫决策模型.在此基础上,对传统DDQN算法进行改进,采用自适应探索概率完成动作决策,并设计基于工人利用率的解码方法.最后,通过混流装配线标准测试实例以及多人协同混流装配线测试实例,将DDQN算法与改进离散水波优化算法和模拟退火算法进行对比,验证算法的寻优精度以及模型的有效性.同时,在车身混流装配实际案例中采用DDQN算法进行平衡优化,验证算法的有效性和实用性.

来源：2024年第10期

《控制与决策》期刊编辑部

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