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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211206939.4 (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 暨南大学 地址 510632 广东省广州市天河区黄埔大 道西601号 (72)发明人 任亚平 陆鑫宇 郭洪飞 塔建 王丽娜 (74)专利代理 机构 广东金穗知识产权代理事务 所(普通合伙) 44852 专利代理师 何敏斌 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06N 3/00(2006.01) G06N 20/00(2019.01) G06Q 10/00(2012.01) (54)发明名称 基于强化学习-群体进化混合算法的双边拆 解线设计方法 (57)摘要 本发明涉及基于强化学习 ‑群体进化混合算 法的双边拆解线设计方法, 所述方法包括以下步 骤: S1、 定义与、 或优先关系; S2、 建立以优化产线 布置、 经济效益和安全环保三个方面共六个指标 的数学模型; S3、 初始化种群, 建立外部档案储存 Pareto较优 解, 建立R值表记 录算子的改进效果, 建立Q值表储存Q值; S4、 采用群优化算法迭代更 新外部档案, 同时记录每代优化算子的对于目标 的改进值; S5、 重复步骤S3 ‑S4, 进行多次强化学 习获得稳定的R值表和Q值表; S6、 根据Q值表终 表, 采用群优化算法迭代更新外部档案, 获得稳 定解。 本发 明采用了基于强化学习的群体进化算 法解决拆卸任务之间复杂的约束类型, 能高效获 得稳定的最优解并保证解的多样性。 权利要求书4页 说明书18页 附图3页 CN 115271568 A 2022.11.01 CN 115271568 A 1.基于强化学习 ‑群体进化混合 算法的双边拆解线设计方法, 包括以下步骤: S1、 定义某拆卸任务和所有紧前优先任务之间的与、 或优先关系; S2、 建立以优化产线布置、 经济效益和安全环保三个方面共六个指标的数 学模型; S3、 初始化种群, 建立外部档案储存Pareto较优解, 建立R值表记录算子的改进效果, 建 立Q值表储存Q值; S4、 采用群优化 算法迭代更新外 部档案, 同时记录每代优化 算子的对于目标的改进值; S5、 重复步骤S3 ‑S4, 进行多次强化学习获得 稳定的R值表和Q 值表; S6、 根据Q 值表终表, 采用群优化 算法迭代更新外 部档案, 获得 稳定解。 2.如权利要求1所述的基于强化学习 ‑群体进化混合算法的双边拆解线设计方法, 其特 征在于: 步骤S1中所述定义某拆卸任务和所有紧前优先任务之间的与、 或优先关系包括: 若某拆卸任务的所有紧前优先任务完成后, 才可执行该拆卸任务, 那么这些紧前优先 任务与该拆卸任务形成与优先关系; 若某拆卸任务的所有紧前优先任务中任一个完成后, 便可执行该拆卸任务, 则这些紧 前优先任务与该拆卸任务形成 或优先关系。 3.如权利要求1所述的基于强化学习 ‑群体进化混合算法的双边拆解线设计方法, 其特 征在于: 步骤S2中所述建立以优化产线配置、 经济效益和安全环保三个方面共六个指标的 数学模型包括: S21、 提出该数学模型的理论假设: 一定时间内投放到拆解线上的都是同一类型的产 品; 零件的拆解顺序、 拆解方向、 拆解时间是已知的; 不考虑 破坏性拆卸; 忽略传送带在配对 站之间的运动时间; S22、 设定双边拆解线平衡数 学模型的参数和决策变量; S23、 设定双边拆解线平衡数学模型的目标函数, 包括: 产线配置、 经济效益和安全环保 三个方面, 且各目标函数均求 最小值; S24、 设定双边拆解线数 学模型的约束条件。 4.如权利要求3所述的基于强化学习 ‑群体进化混合算法的双边拆解线设计方法, 其特 征在于: 所述目标函数包括: (1) (2) (3) (4)权 利 要 求 书 1/4 页 2 CN 115271568 A 2 (5) (6) 和 属于产线配置, 分别 表示工作站的开启数量、 工作量平滑指数和工作站 配置成本; 和 属于经济效益, 分别表示需求指标和拆解完成时间; 属于安全环 保, 表示降低对环境污染和工人健康损害的程度; 所述约束条件 包括: (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13) (14) 式(7)表示一个任务只能在一个工作站完成; 式(8)表示任务必须在节拍时间内完成; 式(9)表示与优先关系的约束; 式(10)表 示并行任务的约束关系; 式(11)表 示或优先关系的 约束; 式(12)表示工作站必须在节拍时间内完成分配的任务; 式(13)表示分配到同一工作 站的任务的拆卸关系; 式(14)表示分配到相邻配对站的任务的拆卸关系; i, j为拆解任务索引, I为拆解任务总数; m为配对站索引, M为配对站总数; k为配对站方 向索引, k=1表示配对站左侧, k=2表示配对站右侧; (m, k)为第m个配对站k方向的工作站; L 为分配到左侧工作站的任务集合, R为分配到右侧工作站的任务集合; CT为拆解线节拍时 间; ti为任务i的拆卸时间; Tmk为分配到工作站(m, k)所有任务的拆卸时间之和; Imk为分配到 工作站(m, k)的任务集合; A(i)为任务i的与优先任务集合; S(i)为任务i的并行任务集合; O权 利 要 求 书 2/4 页 3 CN 115271568 A 3
专利 基于强化学习-群体进化混合算法的双边拆解线设计方法
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