基于多智能体强化学习的生产线布局优化方法

本发明涉及生产线布局技术领域，具体涉及一种基于多智能体强化学习的生产线布局优化方法，该方法包括基于复杂网络理论，采用有向加权网络构建生产线的拓扑结构；基于模块度优化的凝聚式层次聚类算法，将拓扑结构中节点进行社区划分，获取多个社区；基于MAPPO的多智能体布局算法对每个社区中的设备进行优化布局，完成每个社区中所有设备的布局，随后将所有社区进行手动布局，获取优化后的生产线布局。本发明基于复杂网络的生产线设备社区分类，通过社区划分实现设备集群的模块化重组，降低跨社区物流复杂度。