本发明是一种基于深度强化学习的冶金工业车间天车调度方法,属于车间天车调度技术领域。本发明包括:(1)获取冶金车间内天车所在跨区的空间布局,以及历史天车运输任务数据表;(2)根据跨区空间布局,以天车作为智能体,以跨区空间作为环境,创建天车调度的深度强化学习模型;(3)根据历史天车运输任务数据表,对深度强化学习模型进行参数优化和训练;(4)定时获取跨区内当前天车位置、状态,以及正在执行和待执行的运输任务情况,生成环境状态输入训练好的深度强化学习模型,生成天车调度方案。本发明针对冶金工业车间内随机产生或临时变动的运输任务,能及时生成全局优化的调度方案,提高天车调度效率,且具有较强的鲁棒性和有效性。
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