深度强化学习+GNN解决FJSP问题
时间: 2025-02-01 08:09:06 浏览: 93
### 使用深度强化学习与GNN解决柔性作业车间调度问题(FJSP)
#### 方法概述
为了应对复杂的FJSP挑战,研究者们提出了多种结合图神经网络(GNN)和深度强化学习(DRL)的技术方案。一种有效的方式是采用两阶段GNN架构来处理异构图中的节点特征嵌入[^2]。
在该方法中,首先通过两个连续的GNN层分别对工件工序关系以及机床分配情况进行建模。这不仅能够捕捉到操作本身的状态信息,还能反映不同机器之间的关联特性及其对应的操作需求状态。随后利用近端策略优化(PPO)算法训练得到最终决策模型,从而实现高效的任务安排与资源调配。
#### 构建环境表示
对于每一个时刻t下的系统状况,可以构建一张包含所有待加工零件及其所需经过各道工艺流程在内的有向无环图DAG。其中顶点代表具体的工作任务而边则指示前后置依赖关系:
```mermaid
graph TD;
A[Task_0] --> B(Start);
subgraph Machine_1
C(Task_A) ---|can be processed on| E(Machine_1)
D(Task_B) ---|can be processed on| E
end
subgraph Machine_2
F(Task_C) ---|can be processed on| G(Machine_2)
end
H(Task_D) -.-> I(Job Completion);
```
此结构允许将整个生产过程抽象成易于理解的形式,并便于后续应用GNN提取有用的信息作为输入给定至DRL模块之中。
#### 设计奖励机制
定义合理的即时回报函数至关重要,因为其直接影响着智能体的学习效果。通常情况下会考虑以下几个方面因素综合评定当前采取行动的好坏程度:
- 完成时间越短越好;
- 资源利用率越高越好;
- 违约惩罚尽可能低;
这些目标可以通过加权求和的方式来形成总的评价指标体系,进而指导AI做出更优的选择[^1]。
#### 训练过程
在整个模拟环境中不断重复执行以下循环直至满足收敛条件为止:
1. 初始化环境并重置内部变量;
2. 获取当前观察值o_t (即上述所描述之图形化表达形式),并通过已训练好的编码器转换为固定长度向量v_t;
3. 将v_t送入由PPO构成的动作预测网络当中计算出概率分布p(a|s)=πθ(a|st=v_t),从中采样选取实际要实施的具体措施a_t;
4. 执行选定指令更新世界状态获得新的观测数据o_{t+1}连同相应反馈r_t一同返回给代理;
5. 根据累积收益调整参数使得未来相似场景下能作出更好反应。
这种迭代式的探索方式有助于逐步逼近全局最优解空间内的某个局部极值点附近位置处停留下来。
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