强化学习引导的产品变更路径多目标差分进化算法

• 作者: 宋贤芳 杨扬 张勇
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化;设计变更;差分进化;强化学习
• 年，卷（期）: 2025,（1）
• 页码范围: 109-117
• 页数: 9页
• 语种: 中文

摘要

由于零部件之间复杂的关联关系,产品设计变更效应的传播在所难免.为降低产品设计变更带来的风险,以变更对产品综合性能影响、变更经济成本和变更工期作为优化目标,本文提出了一种强化学习引导的产品变更路径多目标差分进化算法.首先,建立问题的复杂产品网络模型,揭示产品零件变更的传播机制;接着,引入变更传播强度,间接评价零件变更对产品综合性能的影响;同时,考虑变更经济成本和变更工期指标,建立产品设计变更传播路径的多目标优化模型;进一步,利用双深度Q-网络帮助种群在不同阶段选择适合的进化策略,提出一种强化学习引导的差分进化算法,简称为DDQN-DE,并通过上述算法求解最佳的产品设计变更传播路径.最后,以创维公司某型号电视机的设计变更问题为例,并与已有算法进行对比,实验验证了所提算法的有效性.