基于强化学习协同进化算法求解柔性作业车间节能调度问题
Reinforcement learning based co-evolutionary algorithm for solving flexible job shop energy efficient scheduling problem
1. 郑州航空工业管理学院 管理工程学院, 郑州 450046
2. 武汉科技大学 冶金装备及其控制教育部重点实验室, 武汉 430081
3. 河南工业大学 信息科学与工程学院, 郑州 450001
摘要
针对柔性作业车间节能调度问题(Flexible job shop energy efficient scheduling problem，EEFJSP)，构建以最小化的最大完工时间和机器总能耗最低为优化目标的FJSP问题模型。首先，针对问题模型的特征，提出一种基于强化学习协同进化算法的自适应算法(QNSGA-Ⅱ)；其次，引入状态空间和动作空间，并且以总体的平均适应度和种群多样性设计一种奖惩函数，来保证算法在迭代过程中的有效性；为了提高全局搜索与局部搜索的能力，提出改进的禁忌搜索算法对交叉变异后的种群进行更新。最后，为验证算法的有效性和优越性，对改进的禁忌搜索策略和Q-learning参数自适应策略进行有效性分析；并且将所提出的QNSGA-Ⅱ与其他多目标优化算法对比，验证算法在求解EEFJSP中的优越性。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(52475524)、河南省重点研发专项(231111221200)、河南省科技攻关项目(242102221024)、教育部人文社会科学规划基金项目(23YJAZH193)、郑州航空工业管理学院研究生教育创新计划基金项目(2024CX16)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0479
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第7期
发布历史
[2025-03-12] 优先出版
引用本文
张国辉, 李志霄, 张利平, 等. 基于强化学习协同进化算法求解柔性作业车间节能调度问题 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (7). (2025-03-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0479. (Zhang Guohui, Li Zhixiao, Zhang Liping, et al. Reinforcement learning based co-evolutionary algorithm for solving flexible job shop energy efficient scheduling problem [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (7). (2025-03-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0479. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
收录和评价
- 第二届国家期刊奖百种重点期刊
- 中国期刊方阵双效期刊
- 全国中文核心期刊（北大2023年版）
- 中国科技核心期刊
- 中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊
- RCCSE中国核心学术期刊
- 中国计算机学会会刊
- 2020—2022年科技期刊世界影响力指数(WJCI)报告收录期刊
- 中国科技期刊精品数据库全文来源期刊
- 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊
- 《中国期刊网》《中国学术期刊(光盘版)》来源期刊
- 2017—2019年中国国际影响力优秀学术期刊(自然科学与工程技术)
- 中国精品科技期刊顶尖学术论文(F5000)项目来源期刊
- 《中国工程技术电子信息网》《电子科技文献数据库》来源期刊
- 英国《科学文摘》(INSPEC)来源期刊
- 《日本科学技术振兴机构数据库》(JST)来源期刊
- 俄罗斯《文摘杂志》(AJ, VINITI)来源期刊
- 美国《艾博思科学术数据库》(EBSCO)全文来源期刊
- 美国《剑桥科学文摘(自然科学)》(CSA(NS))核心期刊
- 波兰《哥白尼索引》(IC)来源期刊
- 美国《乌利希期刊指南(网络版)》(Ulrichsweb)收录期刊
