Research on the Impact of Multi-Agent Based Systems on the Development of Intelligent Manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Agent technology is widely used in intelligent manufacturing and digital workshop as a new method to solve complex, dynamic and distributed arti icial intelligence application problems.This paper irstly summarizes the application steps of Agent technology in 3 aspects of modeling, simulation and monitoring of intelligent manufacturing system on the basis of a brief description of multi-agent system.Then, based on reinforcement learning theory, a multi-agent collaborative algorithm SRL_M3DDPG based on state representation learning is proposed.Finally, the algorithm model is tested and applied to the smart shop scheduling problem.The learning curve of the SRL_M3DDPG algorithm in the example remains relatively stable after the 3400th round, and the maximum completion time of the scheduling is 29.Comparing with other composite scheduling rules, the delay rate of this paper's algorithmic model is the lowest, which is only 15.47%, which indicates that the algorithm is able to signi icantly reduce the delay rate of the workpiece.In addition, this paper's algorithm achieves better results in adaptive intelligent manufacturing workshop scheduling, inding the shortest machining completion time of 221 unit time, which can adapt to the dynamic intelligent manufacturing workshop environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».