一种基于深度强化学习算法的生产排产任务求解方法

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一种基于深度强化学习算法的生产排产任务求解方法
申请号:CN202510706102
申请日期:2025-05-29
公开号:CN120611914A
公开日期:2025-09-09
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度强化学习算法的生产排产任务求解方法,涉及信息处理技术领域,本发明基于深度强化学习算法构建任务排产模型,整合多个生产任务的历史记录作为训练样本,以任务完成效率为优化目标,基于所述多个任务状态进行训练得到目标任务排产模型,进而对生产任务进行优先级赋予以生成任务最优解样本,并根据最优解样本进行生产任务模拟,并对模拟效果进行效率评估,直至评估结果达到预设标准得到目标样本,适用于注塑工厂内的多任务并行加工状态,且能够最大限度减少切换模具次数和切换原料次数,进而可以提高工人利用率。
技术关键词
深度强化学习算法 排产模型 设备故障记录 深度强化学习模型 样本 故障程度评估 多智能体协作 偏差 订单 数字孪生技术 信息处理技术 数据 排产计划 捕捉设备 次品 大语言模型 周期 日期 模拟模型 注意力机制