【摘 要】
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现实的工业生产中,有一类通过传送带将待加工工件送至含有有限容量缓冲库的加工站并进行加工的自动化制造系统,称之为传送带给料加工站(Conveyor-Serviced Production Statio
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现实的工业生产中,有一类通过传送带将待加工工件送至含有有限容量缓冲库的加工站并进行加工的自动化制造系统,称之为传送带给料加工站(Conveyor-Serviced Production Station,简称CSPS)。实际生产中,生产环境的干扰和加工设备的磨损可能导致系统服务率参数在一定范围内变化,因此研究该类系统在不确定参数下的鲁棒优化控制,具有重要的现实意义。首先,论文考虑每个状态下不确定服务率取值区间为相同的情况,将缓冲库剩余容量作为状态,站点的前视距离为控制变量,以寻找一个最优鲁棒控制策略使得系统的加权性能值在最坏服务率参数条件下获得最优为目标。将该系统建模成具有不确定参数的半马尔科夫决策过程(SMDP)的极大极小问题解。首先运用遗传算法求解固定策略下的最差性能值；其次根据求解得到的最差性能值,运用模拟退火算法求解最优鲁棒控制策略。仿真结果表明,服务率不确定的CSPS系统的最优鲁棒性能代价与服务率固定为区间中值系统的最优性能代价相差不大,并且随着不确定区间的缩小,两者的差值越小,说明了全局优化算法的有效性。其次,考虑每个状态下对应一个不确定服务率取值区间的情况,以寻找一个最优鲁棒策略使得系统各个状态的性能值在最坏服务率参数条件下获得最优为目标。将该问题建模成具有不确定参数的半马尔科夫决策过程(SMDP)的极大极小问题,并引入策略迭代和Q学习算法求解最优鲁棒控制策略。仿真结果表明,对系统进行鲁棒优化控制获得较好的优化效果,说明了算法的有效性。
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