【摘 要】
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研究工件非泊松到达情况下,传送带给料加工站(CSPS)系统无法建立成半马尔可夫决策过程(SMDP)模型时, Q学习算法的适用性问题.首先,以马尔可夫调制泊松过程(MMPP)和半马尔可夫
【机 构】
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合肥工业大学电气与自动化工程学院,合肥工业大学计算机与信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61573126),国家重点研发计划项目(2017YFGH002010),中央高校基本科研业务费项目(JZ2016YYPY0052)资助
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研究工件非泊松到达情况下,传送带给料加工站(CSPS)系统无法建立成半马尔可夫决策过程(SMDP)模型时, Q学习算法的适用性问题.首先,以马尔可夫调制泊松过程(MMPP)和半马尔可夫调制泊松过程(SMMPP)来模拟非泊松工件流,并在相同的平均到达率下,仿真评估其Q学习算法性能,并分别与泊松工件流情况下的Q学习算法性能进行比较:其次,在非泊松工件流情况下,观测以实时统计平均到达率作为工件标准泊松到达率的理论优化情况:最后讨论在MMPP和SMMPP叠加混合非泊松工件流情况下CSPS系统的Q学习算法性能.实验
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