基于深度强化学习的涂装生产智能调度研究

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在汽车涂装生产中，车身颜色喷涂是工艺复杂且成本敏感的核心环节[。据统计，单次颜色切换需停机清洗 2min ，直接导致每小时产能损失高达 8% ，年度清洗成本超百万元。更严峻的是，分色存储区的动态容量约束（如入口／出口缓冲区受前后工序节拍差异影响持续波动）进一步加大调度难度。传统方法中，基于规则的启发式策略依赖人工经验，难以应对动态扰动；而离线优化算法（如遗传算法）因计算延迟与预设参数固定僵化，无法满足实时决策需求[2]。（剩余3792字）

试读结束

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