摘要：本文针对多目标柔性作业车间调度问题进行研究,分别以机器总负荷和设备利用率为性能指标,建立了多目标柔性作业车间调度模型。由于传统的企业调度算法忽略了历史数据的价值,在实时事件发生后不能快速响应支持,同时为了迎合“智慧工厂”的趋势,提出了一种适用于柔性作业车间调度的深度强化学习方法,实现了从状态输入到行为输出的直接控制。最后,通过实验案例验证了该方法在解决多目标柔性作业车间调度问题的可行性和有效性。

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