基于图卷积网络求解开放车间调度问题的方法

传统的元启发式算法难以有效求解大规模开放车间调度问题(OSSP),为此提出了一种基于图卷积网络GCN求解OSSP的方法。首先,设计了基于GCN的开放车间调度模型,将OSSP的工序节点特征嵌入图中并对其进行多层卷积操作,有效获取了工序节点之间复杂的依赖关系。然后,为了提高求解大规模OSSP的效率和质量,提出了一种基于GCN的开放车间调度算法。实验结果表明,该方法能有效求解不同规模的OSSP实例,与元启发式算法相比,在求解大规模OSSP实例时该方法表现出更优秀的求解质量和效率。

基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法

由于传统的调度方法在求解大规模柔性作业车间调度问题中存在短视性、计算时间过长和算法参数难以确定等问题,因此提出了一种有效求解大规模柔性作业车间调度问题的深度强化学习方法。首先,将柔性作业车间调度问题转化为一个多智能体马尔科夫决策过程。然后,构建一个用于求解柔性作业车间调度问题的演员评论家模型,演员网络根据状态输出调度规则,智能体根据调度规则选择合适的工序,评论家网络根据状态和奖励对演员网络的动作进行评估。最后,采用不同规模的柔性作业车间调度问题实例验证该方法的性能。实验结果表明,该方法的求解质量优于启发式调度规则,求解效率优于元启发式算法。

浅谈无人机飞行器技术与应用

无人机是一种由无线电遥控设备或者自身带有装置操控的无人驾驶飞行器,最早出现在20世纪20年代,主要应用在防空训练之中,相比较载人机,无人机具有成本低、体积小、用途广等特点,在现代战争与民用领域都具有广阔的发展前景,对此,在本文中笔者将就无人机飞行器技术与其具体应用进行阐述。