控制理论与应用

作者：宋贤芳,杨扬,张勇,郑瑞钊

单位：中国矿业大学,中国矿业大学,中国矿业大学,中国矿业大学

关键词：多目标优化; 设计变更; 差分进化; 强化学习

基金：国家自然科学基金项目(62203446), 江苏高校“青蓝工程”项目资助.

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.

来源：2025年第1期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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