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[期刊] 工业工程
[作者]
吴立辉 石津铭 金克山 张洁
为求解具有动态性、实时性、多约束、多目标特点的晶圆光刻区调度问题，提出一种基于门控循环单元强化学习的晶圆光刻区实时调度方法。设计引入门控循环单元学习光刻区历史调度决策与状态的时序信息，为双深度强化学习模型提供辅助决策信息；设计双深度强化学习模型的输入状态空间、输出动作集，并面向晶圆最小化最大完工时间和晶圆准时交货率指标设计多目标奖励函数，为智能体优化调度输出；设计设备专用性约束与掩模版约束的解约束规则与调度方法相结合，提高调度方案实施的实用性。通过某晶圆制造企业实际算例，将该方法与传统双深度强化学习和光刻区启发式规则方法比较，该方法均为最优，证明该方法解决此问题的有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
夏蓓鑫 顾嘉怡 田童 袁杰 彭运芳
准时高效的物料搬运系统保证了装配制造的持续稳定运行，为动态应对装配线状态变化，有效平衡混流装配的生产效率与能耗，本文提出了基于Q学习算法的强化学习调度模型，对其系统状态、动作策略、报酬函数进行设计，并引入神经网络对Q值函数进行泛化和逼近，改进策略选择机制，形成基于双参数贪婪策略的强化学习动态调度方法。仿真实验结果表明，这种强化学习调度相比其他调度方法，物料搬运调度的优化效果更好，能在保证物料准时运送到装配线，实现最大产量的同时，有效减少搬运距离。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
陈春燕 王红春 王小辉
为了给时间触发以太网中的事件触发类消息合理地提供时隙、获得更均衡的消息调度时刻，该文提出了基于Q学习的调度规划算法，将消息调度在时间轴上的求解转化为在三维空间上的多宝箱探索问题，实现基于强化学习的网络调度规划算法求解调度时刻表。针对提出的算法进行了仿真实验，并对实验结果进行分析验证，与传统的基于可满足性模理论的调度规划算法相比，基于Q学习的调度算法对TTE网络的负载均衡性的优化显著超越SMT算法，能更合理地分配网络资源。
关键词：
时间触发以太网 强化学习 调度规划
[期刊] 工业工程
[作者]
张中伟 李艺 高增恩 武照云
针对当前柔性作业车间节能调度研究无法充分利用历史生产数据，且对复杂、动态、多变的车间生产环境适应性不足的问题，引入深度强化学习思想，利用具有代表性的深度Q网络（deep Q-network, DQN）求解柔性作业车间节能调度问题。将柔性作业车间节能调度问题转化为强化学习对应的马尔科夫决策过程。进而，提炼表征车间生产状态特征的状态值作为神经网络输入，通过神经网络拟合状态值函数，输出复合调度动作规则实现对工件以及加工机器的选择，并利用动作规则与奖励函数协同优化能耗。在3个不同规模的案例上与非支配排序遗传算法、超启发式遗传算法、改进狼群算法等典型智能优化方法进行求解效果对比。结果表明，DQN算法有较强的搜索能力，且最优解分布情况与提出的柔性作业车间节能调度模型聚焦能耗目标相一致，从而验证了所用DQN方法的有效性。
[期刊] 旅游科学
[作者]
郑天翔
本文针对主题公园游客时空分流导航问题进行了研究,提出了一种与现实情形极为吻合的最小代价实时策略,借此构建了面向景点负荷均衡的游客导航分流模型,并用实验模拟了整个动态调度过程。实验结果表明,该导航模型能有效地引导游客前往等候时间最短的景点,很好地解决在各景点上负载不均的问题。通过在时间和空间上的科学的分流设计,既能提高游客的满意度,又便于景区人员随时掌握景区内资源的使用情况,提高景区常态化管理的质量,从而加速旅游、经济和生态的可持续发展。
[期刊] 统计与决策
[作者]
任竞斐 郑伟民
文章建立了Logit模型,将游客在不同路线上进行分配,减少了旅游高峰期游客拥挤和等待的情况。为了验证该方法的有效性,建立了综合游客偏好、拥挤度、等待时间和行走时间等指标的旅游效用函数。模拟仿真表明,提出的方案要明显优于基于最短路径的路线选择方案。
[期刊] 工业工程
[作者]
孙玉玺 伍乃骐
在半导体组合设备的晶圆加工过程中,常常要求晶圆重入,原子层沉积加工(ALD)就是典型的晶圆加工过程。对这样的系统实施调度是一个挑战性的问题。研究单臂组合设备的调度问题,目的在于求解ALD重入过程的最优调度。建立了系统的Petri网模型,利用该模型,可以通过比较非常有限的若干调度的生产节拍而得到其重入过程的最优调度。基于所建立的Petri网模型,开发出了基于eM-Plant的仿真系统,可以有效地获得给定调度的生产节拍。给定系统的参数可以有效地求得重入过程的最优调度。文中应用例子来说明所提出的方法的应用。
[期刊] 物流技术
[作者]
叶旭乾 王丹 刘一阳 韩宪征
随着无人仓技术的逐渐推广，仓储资源分配与调度优化成为企业降低成本和提高客户满意度的关键。为了实现仓储现场的资源分配及实时调度优化，引入物理-虚拟融合技术即数字孪生技术，首先构建数字孪生无人仓储模型，再利用该模型的可视化技术和深度强化学习方法，实现无人仓储资源动态调度优化，最后通过企业的实际应用验证了该方法的有效性。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
成荣 王希远 朱煜 杨开明
光刻机工件台是光刻机的关键子系统,其中的线管组件是其传输信号、动力及冷却液等必不可少的组成部分。线管组件产生的扰动力会恶化工件台系统的超精密运动性能,因此抑制线管组件扰动力对提高工件台系统的运动性能具有重要意义。该文以工件台系统的子系统掩模台系统的线管组件为例,以减小线管组件扰动力波动、提高掩模台运动性能为目的,建立了线管组件有限元模型,对线管组件的主要结构参数进行了优化,提出了线管组件优化的一些准则,并进行了实验验证。实验表明:该有限元模型与实验相比的一阶频率误差在10%以内,验证了模型的准确性。仿真实
关键词：
工件台 线管组件 扰动力 结构优化
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
米恬怡 唐秋华 成丽新 张利平
针对柔性作业车间调度问题，以完工时间最小化为目标，提出一种融合强化学习的变邻域搜索算法，以提升算法求解性能。基于皮尔逊相关性分析，提炼出工序加工时长这一关键特征，设计一种优先考虑加工时长的邻域结构，以精炼搜索空间。基于强化学习，设计算法进化状态集、关键参数动作集和奖励机制；提出改进的ε-贪婪策略来选择动作，随着ε取值的自适应变化，算法前期倾向于探索新解，后期注重利用邻域解；最终构建起算法状态与算法参数的关联关系，实现了算法参数的自适应选择。实验表明所提算法利用强化学习动态调整算法参数，在解的寻优能力和稳定程度上更具优势。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
张敏 李松晶 刘航
提出了一种基于感光干膜的微流控模具制作方法。以50μm厚的感光干膜为主要原材料,设计并制作了不同微流道结构的干膜微流控模具。针对紫外曝光和显影主要环节的关键实验参数进行了选择优化。利用该工艺制作的干膜微流控模具,完成了不同结构和功能的微流控芯片的封装及应用。结果表明,与传统光刻微流控模具制作方法相比,干膜微流控模具制备工艺具有操作简单快速、成本低、无需昂贵实验设备和专业操作人员,且制作后的干膜微流控模具边界规则、图形分辨率高,应用效果良好。
关键词：
干膜 微流控模具 曝光 显影
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
沙林秀 曾童年
为降低油田开采过程中钻井人员的重复性工作强度及高危环境下面临的风险，需要在钻井平台上引入智能机械臂。该文提出了一种基于深度强化学习的机械臂动态目标跟踪控制方法。在虚拟钻井仿真环境中构建机械臂的数字孪生体，运用机器学习代理（machine learning agents, ML-Agents）框架并基于近端策略优化（proximal policy optimization, PPO）算法进行多智能体并行训练。将训练理想的算法模型部署至虚拟钻井平台上的虚拟机械臂，通过串口通信“以虚控实”，实现虚实机械臂同步跟踪动态目标。实验结果表明：虚实机械臂同步跟踪动态目标可行且准确，为油气行业的数字孪生应用提供了新思路。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
王超 王芷阳 沈聪
传统无线通信技术逐渐无法满足5G通信系统中日益复杂的需求,而无线自组织网络(self-organizing network, SON)相关技术的引入为5G网络智能化管理提供了一套扩展性良好的解决方案.强化学习算法在SON中的应用,为无线网络架构提供了更为广泛的感知能力和更完备的优化能力.本文以强化学习算法在SON的技术方面的进展为重点,对现有的相关文献进行综述.首先,文章将SON的相关应用分为自配置、自优化、自愈合三大模块,对每个模块的具体实例进行分析;然后,从强化学习算法的可扩展性、复杂度、鲁棒性、收敛性等多重参数标准角度,对不同网络场景中涉及的算法进行对比,并总结一般性准则;最后,阐述了强化学习算法应用于未来网络可能遇到的挑战,总结并展望了自组织网络未来的发展方向.
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
吕永敬 张涛 李凯文 赵红
在新能源技术高速发展的背景下，提出了一种基于深度强化学习的混合能源系统多目标优化方法，对混合能源系统进行配置和设计。首先，设计了一种基于循环神经网络的深度强化学习方法，对系统配置方案优化过程中目标值计算这一费时过程进行近似估计，以在线优化的方式实现能源系统运行控制策略的快速求解；其次，以经济性、可靠性、环境效益作为优化指标，采用多目标进化算法对混合能源系统进行优化配置，计算得到满足用户不同偏好的帕累托解集；最后，以离网型混合能源系统作为研究对象验证了该方法的有效性，所提方法明显优于多种传统优化设计方法。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
余传明 胡莎莎 叶鹏昊 安璐
文章在传统的伪相关反馈基础上引入深度强化学习的查询扩展方法来改善信息检索中由词不匹配造成的检索效果不佳问题。选择eBay于2017年发布的用户查询与商品名称作为实验数据,利用深度学习框架抽取词的抽象特征,并把召回率作为奖励,使用强化学习方法对扩展词进行选择。当使用召回率、精度和平均精度均值三个指标对模型进行评价时,文章提出的基于深度强化学习的查询扩展方法明显优于基线方法(原始查询、基于TF-IDF的查询扩展、基于余弦相似度的查询扩展和基于深度学习的查询扩展),扩展后的查询检索效果在召回率上比原始查询高1.32%。实验结果表明基于深度强化学习的查询扩展模型能够改善词不匹配带来的问题,提高系统检索效果。
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