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摘要
本文针对大型设备混流装配过程中的多人协同、多工种等特点,本文提出了基于双深度Q网络(Double Deep Q Network, DDQN)的多人协同混流装配线平衡优化算法.首先以工作站和工人数量、工人以及工作站间的负载为优化目标,建立了多人协同混流装配线平衡问题的多目标优化数学模型;其次,根据装配过程中生产对象的特征设计状态空间,并根据启发式规则设计动作空间,结合优化目标设计奖励函数,从而将数学模型转化为马尔科夫决策模型.在此基础上,对传统DDQN算法进行改进,采用自适应探索概率完成动作决策,并设计了基于工人利用率的解码方法;最后,在混流装配线标准测试用例以及多人协同混流装配线测试用例上,将DDQN算法与改进离散水波优化算法和模拟退火算法进行对比,验证了算法的寻优精度以及模型的有效性.并在车身混流装配实际案例中采用DDQN算法进行平衡优化,验证了算法的有效性和实用性.
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