LEARNING
基于多智能体深度强化学习和Petri网的柔性制造系统动态调度
Zhou He, Ning Li, Ning Ran, Liang Li, Carla Seatzu
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
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摘要
本文针对柔性制造系统中的动态事件（如新订单到达、订单取消和机器故障），提出了一种基于多智能体深度强化学习和Petri网的动态调度方法。通过将调度问题建模为马尔可夫决策过程，并利用Petri网的基础可达图压缩状态空间，结合分层密集奖励函数和多智能体近端策略优化算法，实现了高效的实时调度。
关键词
dynamic schedulingmulti-agent reinforcement learningPetri netsflexible manufacturingMarkov decision process
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