强化学习引导的产品变更路径多目标差分进化算法
宋贤芳
杨扬
张勇
郑瑞钊
中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州 221116
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.
关键词：多目标优化设计变更差分进化强化学习
论文发表日期：2025-01-27
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 109-117 )
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