基于多智能体深度强化学习的柔性排产方法

本发明公开了一种基于多智能体深度强化学习的柔性排产方法，包括：S1、获取工厂生产相关数据进行预处理，构建多智能体车间状态矩阵，并归一化处理；S2、构建多智能体排产模型，初始化多智能体排产模型中的工件选择智能体和设备选择多智能体；初识化每个智能体的网络、动作空间、车间状态和算法参数，每个智能体的网络设置为卷积神经网络，并引入坐标注意力机制；初识化价值分解网络，价值分解网络被设置于每个智能体之后，将车间状态作为多智能排产模型的输入进行训练；S3、将车间状态输入柔性排产模型，获取排产结果指导生产计划的制定，并将排产结果以甘特图展示。其算法性能和应对能力强，具有很好的泛化能力，能够大大提升排产效率。