论文阅读|《用强化学习求解带插单的动态FJSP》

Posted 2021-06-23 码丽莲梦露

《Dynamic scheduling for flexible job shop with new job insertions by deep reinforcement learning》

Applied Soft Computing Journal/2020

这篇文章使用DRL来解决带新件插入的DFJSP问题，目标为最小化总拖期，贡献如下：
（1）使用在[0，1]中取值的七个通用特征表示每个重调度点的状态。
（2）设计了六个组合规则（动作）来确定下一步要处理的工序和分配的机器。
（3）提出了一种深度Q网络（DQN），获取每个规则的state–action值，根据该值可以在不同的决策点上选择最合适的调度规则。
（4）实验

1 Q-learning 和Deep Q-learning 的概念

1.1 RL 和 Q-learning

强化学习可以看作一个五元组的马尔可夫过程模型（MDP），在MDP中，智能体根据周围环境选择合适的行动。强化学习的目标是找到一个最优策略使得总过程的奖励值最优。

1.2 深度Q-network 和深度Q-learning

为了解决标准Q学习的维度灾难，用神经网络来近似表示Q-learning的Q函数，设置了当前Q和目标Q和Replay Memory,Replay memory中存放每一次试错的行动、状态、奖励值和下一状态，以此来训练目标Q，并设置每隔C步更新当前Q，即目标Q赋值给当前Q,其中，目标值的计算式如下：

1.3 Double DQN

Double DQN更改了DQN的目标值计算公式，为：

伪代码如下：

1.4 软目标权值更新策略

以往当前Q的更新，是设置定步长C，当C值的选取具有一定的不确定性，会影响收敛速度，因此，这篇文章对此进行了修改，即在每一步按权重进行更新：

2 问题描述

以最大拖期为目标的普通FJSP

3 算法设计

3.1 整体框架

3.2 状态定义

状态由7种参数组成，这组成Q函数神经网络的输入。
（1）平均机器使用率
（2）机器利用率的标准差
（3）工序完成率
（4）工件完成率
（5）工件完成率标准差
（6）拖延率
（7）平均拖延率

3.3 调度规则

提出了6种调度策略，分别作为神经网络的输出。

3.4 奖励函数的定义

奖励函数详情见伪代码：

4 算法总流程