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基于图神经网络的涂料车间智能排程方法
申请人信息
- 申请人:中海油信息科技有限公司
- 申请人地址:518054 广东省深圳市南山区粤海街道蔚蓝海岸社区后海滨路3168号中海油大厦B3305
- 发明人: 中海油信息科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于图神经网络的涂料车间智能排程方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311866569.1 |
| 申请日 | 2023/12/29 |
| 公告号 | CN117764360A |
| 公开日 | 2024/3/26 |
| IPC主分类号 | G06Q10/0631 |
| 权利人 | 中海油信息科技有限公司 |
| 发明人 | 张伟; 王海洋; 杨巍; 李彬; 魏晓琪; 范甜甜 |
| 地址 | 广东省深圳市南山区粤海街道蔚蓝海岸社区后海滨路3168号中海油大厦B3305 |
摘要文本
中海油信息科技有限公司取得“一种透气窗帘布”专利技术，本发明实施例提供一种基于图神经网络的涂料车间智能排程方法，包括以下步骤：步骤一：在一个动作完成时或者初始状态时，强化学习根据当前的状态并结合训练的策略做出行动，步骤二：行动将一个目前仍未分配机器的工单分配给一个空闲的机器，步骤三：根据迁移矩阵和行动的选择将状态更新到行动执行之后的状态，步骤四：根据更新的状态判定本次行动的奖励，步骤五：通过奖励的增减来修正策略中每个行动的概率分布，通过Q‑Learning结合softmax激活层实现策略的学习，步骤六：重复步骤一至步骤五直到所有工单都被分配到可用的机器上，通过以上方法在保持高效率的同时能够取得更好的调度性能，并且能够有效地推广到训练中未见的更大规模的问题。
专利主权项内容
1.一种基于图神经网络的涂料车间智能排程方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：在一个动作完成时或者初始状态时，强化学习根据当前的状态并结合训练的策略做出行动；步骤二：行动将一个目前仍未分配机器的工单分配给一个空闲的机器；步骤三：根据迁移矩阵和行动的选择将状态更新到行动执行之后的状态；步骤四：根据更新的状态判定本次行动的奖励；步骤五：通过奖励的增减来修正策略中每个行动的概率分布，通过Q-Learning结合softmax激活层实现策略的学习；步骤六：重复步骤一至步骤五直到所有工单都被分配到可用的机器上；所述状态由当前所有工单和机器的信息构成的有向异构图确定，所述有向异构图包括弧、连接在弧一端的工单节点和连接在弧远离工单节点一端的机器节点。