典型文献
基于深度强化学习种群优化的演化式分拣调度算法
文献摘要:
机械制造中的产线分拣作业具有问题与数据的双重复杂性,为了对分拣操作进行优化以提高生产效率,设计了一套分拣作业的数据表示方法与一种基于种群优化的演化式算法,同时整理并公开了一个真实的工业数据集.数据表示方法通过借鉴词袋模型对原始作业数据进行抽象表示;演化式算法使用深度强化学习初始化遗传算法中的种群,同时引入了精英保留策略以提高算法的优化能力.最后,将提出的算法与其他算法在真实的工业数据集与旅行商问题数据集上进行了对比.结果表明,该算法能找到更优的分拣顺序与访问路径,验证了算法的有效性.
文献关键词:
遗传算法;深度强化学习;分拣作业调度;顺序优化
中图分类号:
作者姓名:
曾德天;曾增日;詹俊
作者机构:
国防科技大学 计算机学院,长沙410073
文献出处:
引用格式:
[1]曾德天;曾增日;詹俊-.基于深度强化学习种群优化的演化式分拣调度算法)[J].计算机应用研究,2022(03):739-743,757
A类:
分拣作业调度
B类:
深度强化学习,种群优化,调度算法,机械制造,数据表示,表示方法,工业数据集,词袋模型,作业数据,使用深度,初始化,精英保留策略,旅行商问题,问题数据,问路,顺序优化
AB值:
0.29743
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