发布了头条文章：《DAE论文精选 | 数字孪生驱动的多智能体近端策略优化车间动态调度方法》 现有柔性作业车间调度模型大多采用被动响应模式，难以有效应对生产过程中的设备故障、工况变动等动态扰动问题。针对这一行业痛点，依托数字孪生技术，结合深度强化学习算法，搭建基于多智能体近端策略优化的动态调度框架。该框架依托高保真虚拟生产环境实现生产仿真与扰动预判，完成调度策略主动调整；同时将动态柔性作业车间调度问题转化为马尔可夫决策过程，构建机器智能体与作业智能体协同决策体系，并结合全局最大完工时间、局部机器利用率设计复合奖励函数。经标准基准测试集与汽车控制器加工车间实景案例双重验证，该方法性能优于传统调度规则与遗传算法，在大型复杂生产实例中优势尤为明显，能够在设备故障等不确定环境下保障订单按期交付，有效降低调度偏差。
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