文献类型：期刊文章

作　　者：李文超[1,2,3] 严洪森[1,2]

机构地区：[1]东南大学自动化学院,江苏南京210096 [2]东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,江苏南京210096 [3]江苏大学汽车与交通工程学院交通运输系,江苏镇江212013

出　　处：《计算机集成制造系统》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60934008;50875046)~~

年　　份：2012

卷　　号：18

期　　号：9

起止页码：1911-1920

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以最大完工周期为目标的Job-shop调度问题是一类NP完全问题,迄今仍未发现其求解的有效算法。通过Job-shop型知识化制造单元自身结构特性分析,构建其链约束模型,并通过对其链路图添加约束获得可行调度。在此基础上提出一种自进化算法,该算法在运行中通过q学习能够不断从环境中获取所需知识,使其搜索能力逐步提高。对于学习过程中系统状态过多的问题,采用径向基函数网络对q函数进行逼近。通过仿真计算表明了所提算法对该类问题具备明显的学习进化能力。

关 键 词：自进化算法  强化学习  知识化制造单元 径向基函数网络

分 类 号：TP301]