面向多品種部件的單站點(diǎn)CSPS系統(tǒng)的優(yōu)化控制模型和方法.pdf

1、現(xiàn)實(shí)的自動化生產(chǎn)線中，有一類由傳送帶將工件送至配有緩沖庫的加工站進(jìn)行加工的生產(chǎn)系統(tǒng)，稱之為傳送帶給料加工站（Conveyor-Serviced ProductionStation，CSPS）。作為當(dāng)今智能生產(chǎn)領(lǐng)域中一種重要的、具有代表性的抽象模型，其最優(yōu)控制問題的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文主要考慮一類面向多個品種工件加工的單站點(diǎn)CSPS系統(tǒng)的優(yōu)化控制問題。該系統(tǒng)中，不同品種工件按照獨(dú)立泊松過程沿傳送帶隨機(jī)到達(dá)，站點(diǎn)配有相應(yīng)

2、緩沖庫存放各品種未加工的工件，不同品種工件的加工時間服從不同參數(shù)Erlang分布。系統(tǒng)的優(yōu)化目標(biāo)是通過選擇最優(yōu)的前視距離策略，協(xié)調(diào)各品種工件到達(dá)過程和服務(wù)過程，力求在提高生產(chǎn)率的前提下，平衡各品種工件的生產(chǎn)。
　　論文首先以系統(tǒng)中各緩沖庫的剩余量為狀態(tài)，站點(diǎn)的前視距離為控制決策變量，無窮時段期望代價最小為優(yōu)化目標(biāo)，將其最優(yōu)控制問題建模為半Markov決策過程(SMDP)，給出了系統(tǒng)隨機(jī)動態(tài)矩陣和性能函數(shù)矩陣。該模型的建立為引入理論

3、優(yōu)化和強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化算法提供了數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。在仿真計(jì)算中，分析研究了多品種CSPS系統(tǒng)的緩沖庫容量最優(yōu)設(shè)計(jì)問題，給出了策略迭代算法和Q-學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化曲線，并分析討論了各品種工件的到達(dá)率和服務(wù)率對系統(tǒng)性能的影響。仿真結(jié)果驗(yàn)證了模型的合理性和方法的有效性。
　　由于系統(tǒng)的狀態(tài)空間隨工件品種數(shù)量和緩沖庫容量的增加呈指數(shù)增長，存在“維數(shù)災(zāi)”現(xiàn)象，導(dǎo)致理論算法的求解速度和Q-學(xué)習(xí)算法的學(xué)習(xí)速度大幅度降低。因此論文將原始狀態(tài)空間劃分為多個不相交的