智能车间调度研究进展

车间调度问题旨在合理安排生产资源以满足多个优化目标。该问题可分为作业车间、流水车间和加工车间三类，每类又可细分为静态和动态环境。

### 1. 作业车间调度
作业车间调度涉及多台机器和多个工件，需按工序顺序加工，目标是优化性能指标。柔性作业车间调度则允许同一工序有多种机器选择，增加了调度灵活性。

#### 1.1 静态调度
- **单智能体**：将调度分解为机器分配和作业分配两个子问题。
- **多智能体**：利用深度强化学习解决并行不相关机器的调度，实验表明其在大规模问题上的表现优于传统算法。
- **算法融合**：结合DQN、迁移学习等技术，提高收敛速度和避免局部最优解。

#### 1.2 动态调度
动态环境中，机器故障和作业随机到达等情况增加了调度难度。采用Q学习、DQN等方法处理这些不确定性，减少作业延误时间，并优化库存管理。

### 2. 流水车间调度
流水车间调度要求所有工件在相同顺序下经过多台机器加工。根据是否允许改变加工顺序，可分为置换和非置换两种类型。

#### 2.1 静态调度
- **值函数强化学习**：如Q学习用于解决柔性流水车间调度，表现出色。
- **AGV调度**：利用Q学习优化自动导引车（AGV）路径，最小化总完工时间。

#### 2.2 动态调度
动态环境下，新作业的插入和机器故障等因素需要实时调整调度策略。DRL和多智能体Q学习等方法展示了良好的适应性和效率。

### 总结
目前，强化学习在车间调度中的应用仍处于探索阶段，未来研究应关注多目标优化、工人因素、混合算法以及改进现有强化学习算法等方面。此外，实际系统部署和信息技术与运营技术的融合也是重要方向。