基于性能预测的遗传强化学习动态调度方法

被引：17

作者：

魏英姿 ^{[1
]}

谷侃锋 ^{[2
]}

机构：

[1] 沈阳理工大学信息科学与工程学院

[2] 中国科学院沈阳自动化研究所沈阳现代装备研究设计中心

来源：

系统仿真学报 | 2010年 / 22卷 / 12期

关键词：

强化学习; 遗传算法; 预测; 生产周期; 作业车间动态调度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

针对作业车间动态调度问题,在模式驱动调度的框架下,提出遗传强化学习动态调度方法。首先,采用优先规则编码的染色体表达问题的解,将染色体分割成基因模式作为分阶段调度算法的状态模式;其次,设计性能预测变量,构建启发式立即回报函数,引导和加快遗传强化学习算法的搜索进程;再次,设置遗传算子、强化学习及其相关参数以实现搜索过程"开采"与"探索"之间的平衡;最后,仿真实验结果验证了遗传强化学习调度方法的有效性。

引用

页码：2809 / 2812+2820 +2820

页数：5

共 6 条

[1]

同顺序Flow-shop问题的一种遗传强化学习算法 [J].