| 专利号 | 2025107485105 | 申请日 | 2025-06-06 | 专利名称 | 一种基于深度强化学习的拆解线平衡方法 |
| 授权日 | 2025-08-15 | 专利权人 | 中国海洋大学 | 发明人 | 许晓伟;侍若虹;石硕 |
| 主分类号 | G06F30/27 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明属于人工智能技术领域，公开了一种基于深度强化学习的拆解线平衡方法，包括以下步骤：S1：对拆解产品信息预处理；S2：定义人体疲劳影响因素；S3：定义符号、决策变量和约束关系，建立拆解目标函数；建立疲劳与目标函数之间的关系，建立人体疲劳影响的拆解线平衡问题数学模型；S4：将S3建立好的数学模型转化为马尔可夫决策过程MDP；S5：设计基于Q‑learning算法的DDQN网络模型结构，得到最优目标函数值。本发明将疲劳累积与恢复公式嵌入拆解线优化，并以最小化拆解时间为目标函数建立数学模型，利用结合了transformer的DDQN强化学习算法求解目标函数，实现拆解线平衡优化。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
