基于CMAC神经网络的多工序CSPS系统分层优化控制

• 作者: 刘冰 周雷 唐昊
• 来源期刊: 电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 传送带给料生产加工站 柔性加工站点 多工序 多Agent系统 CMAC
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 电子技术研发
• 页码范围: 11-16
• 分类号: TP18
• 字数: 5810字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0755.2012.07.005

摘要

研究带有柔性站点的多工序传送带给料加工站系统的优化控制问题.根据系统运行特点,文章把系统分为切换控制和Look-ahead协同控制两层决策.首先,对于上层的柔性站点切换控制问题,根据CMAC神经网络收敛速度快,适应能力强的特点,采用基于CMAC神经网络的Q学习算法进行策略优化,解决工序间控制问题；其次,对于下层的Look-ahead协同控制问题,运用Wolf-PHC多Agent学习算法,解决工序内协同问题.实验结果表明,通过引入柔性站点建立两层决策体系,整个系统的工件处理率明显提高,基于CMAC神经网络的Q学习算法收敛速度更快,空间复杂度更低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐昊	合肥工业大学电气与自动化工程学院	45	207	8.0	10.0
2	周雷	合肥工业大学计算机与信息学院	22	92	6.0	8.0
3	刘冰	合肥工业大学计算机与信息学院	8	43	5.0	6.0