基于强化学习协同进化算法求解柔性作业车间节能调度问题
Reinforcement learning based co-evolutionary algorithm for solving flexible job shop energy efficient scheduling problem
1. 郑州航空工业管理学院 管理工程学院, 郑州 450046
2. 武汉科技大学 冶金装备及其控制教育部重点实验室, 武汉 430081
3. 河南工业大学 信息科学与工程学院, 郑州 450001
摘要
针对柔性作业车间节能调度问题（EEFJSP），构建以最小化的最大完工时间和机器总能耗最低为优化目标的FJSP问题模型。首先，针对问题模型的特征，提出一种基于强化学习协同进化算法的自适应算法（QNSGA-Ⅱ）；其次，引入状态空间和动作空间，并且以总体的平均适应度和种群多样性设计一种奖惩函数，来保证算法在迭代过程中的有效性；为了提高全局搜索与局部搜索的能力，提出改进的禁忌搜索算法对交叉变异后的种群进行更新。最后，为验证算法的有效性和优越性，对改进的禁忌搜索策略和Q-learning参数自适应策略进行有效性分析；并且将所提QNSGA-Ⅱ与其他多目标优化算法对比，验证算法在求解EEFJSP中的优越性。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(52475524)
河南省重点研发专项资助项目(231111221200)
教育部人文社会科学规划基金资助项目(23YJAZH193)
郑州航空工业管理学院研究生教育创新计划基金资助项目(2024CX16)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0479
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2025年第42卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2039-2047
文章编号: 1001-3695(2025)07-016-2039-09
发布历史
[2025-03-12] 优先出版
[2025-07-05] 印刷出版
引用本文
张国辉, 李志霄, 张利平, 等. 基于强化学习协同进化算法求解柔性作业车间节能调度问题 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (7): 2039-2047. (Zhang Guohui, Li Zhixiao, Zhang Liping, et al. Reinforcement learning based co-evolutionary algorithm for solving flexible job shop energy efficient scheduling problem [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (7): 2039-2047. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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