使用加固学习设计自适应生产控制系统
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¥ 2.0

抽象的现代生产系统由于客户需求的增加而面临巨大的挑战,导致了复杂的生产系统。通过管理所有操作以优化关键绩效指标的适当生产控制系统来确保竞争行业的运营效率。当前,控制系统主要基于静态和基于模型的启发式方法,需要显着的人类领域知识,因此,不符合ManufacturingCompanies.Data-DrivenReinReinForecrivecompan(RL)的动态环境,显示了CommperlistresultSinapplicationssultsinapplicationssuchassuchashassuchasboard and Commuter Games and Computer Games and Posertans Productions Productions应用程序。本文介绍了RL的设计,以通过在一个复杂的车间派遣订单派遣的现实世界示例来创建自适应生产控制系统。作为RL算法是“黑匣子”的方法,它们本质上禁止全面理解。此外,高级RL算法的经验仍然仅限于单个成功的应用程序,这限制了结果的可传递性。在本文中,我们研究了状态,行动和奖励功能RL设计的性能。分析结果时,我们确定了强大的RL设计。这使RL成为高度动态和复杂生产系统的有利控制系统,主要是在域知识受到限制时。

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