本发明涉及一种APS动态生产计划排程算法,包括使用GA遗传算法,在不考虑动态特性的前提下,生成静态排程计划;当动态特性出现时,使用强化学习方法优化实际生产中的动态特性;通过神经网络,承载不确定性的概率分布,并将此概率分布作为前馈预测,指导与调整下一次GA遗传算法的排程结果;从而实现从个体智能涌现到群体智能,再从群体智能到进化个体智能的正反馈闭环,直至智能收敛。本发明通过神经网络来学习到各类不确定性的概率分布,同时通过强化学习提供的在线学习机制,来动态地应对各类不确定性,从而通过GA、神经网络与强化学习的结合,即群智进化算法,解决FJSSP问题,为工厂的智能制造升级提供完整的解决方案。
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