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文檔簡介
1、近年來,在線調(diào)度問題受到人們廣泛關(guān)注。在半導(dǎo)體制造、金屬鑄造等行業(yè),為了提高生產(chǎn)率,需要對相容工件族批處理機系統(tǒng)進行在線調(diào)度。因此本文主要研究帶有相容工件族的批處理機在線調(diào)度問題,本文的主要工作如下所示:
(1)本文首先根據(jù)相容工件族批處理機系統(tǒng)的工作機制,將對該系統(tǒng)的在線調(diào)度問題建立為連續(xù)時間馬爾科夫決策過程,在決策時利用當前系統(tǒng)中的工件信息。由于在相容工件族的調(diào)度問題中工件組合成批的情況較多,因此可以采用先驗知識對問題進行
2、適當?shù)暮喕瑥亩奖銓ζ淝蠼?然后在平均準則下采用策略迭代的理論算法求得最優(yōu)調(diào)度策略。當系統(tǒng)規(guī)模較大時,策略迭代算法求解效率較低,本文采用一種模型無關(guān),簡單高效的基于模擬退火的Q學(xué)習算法對連續(xù)時間馬爾科夫決策過程進行求解。最后的仿真結(jié)果表明,采用的基于模擬退火的Q學(xué)習算法在不同系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置下求得的解都接近理論最優(yōu)解,這驗證了所建模型的合理性以及所采用優(yōu)化算法在求解該問題的有效性。
(2)在實際生產(chǎn)中還存在一類具有前視區(qū)間的相容
3、工件族在線調(diào)度問題,其中前視區(qū)間內(nèi)即將到達的工件信息能夠預(yù)測或者準確獲得。此時,只根據(jù)當前系統(tǒng)中的工件信息進行調(diào)度具有一定的局限性。因此本文針對具有前視區(qū)間的相容工件族在線調(diào)度問題,提出了一種考慮未來到達工件信息的調(diào)度方法——前視調(diào)度方法。本文將具有前視區(qū)間的相容工件族在線調(diào)度問題建模為半馬爾科夫決策過程,然后同樣通過策略迭代算法和基于模擬退火的Q學(xué)習算法進行求解。最后通過仿真實驗證明了,具有前視區(qū)間的相容工件族在線調(diào)度問題中,前視調(diào)度
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