基于MPICH2和并行Q学习的模具制造项目群随机调度优化算法

本文主要探讨了在模具制造项目群的随机调度中，利用MPICH2（Message Passing Interface for Concurrency and Heterogeneity）和并行Q学习（Parallel Reinforcement Learning）算法进行优化的问题。MPICH2是一个高效的并行通信库，它支持大规模分布式计算环境，使得在多核系统中处理复杂问题成为可能。针对模具制造项目的特性，如项目工期、费用和报酬的不确定性，以及项目频繁返修的情况，研究人员构建了一个基于离散时间马尔可夫链（Discrete-Time Markov Chain, DTMC）的模型来描述项目群的动态演化。 并行Q学习是一种强化学习方法，通过模仿学习策略，将复杂的决策过程分解为多个子任务，在多核环境中协同完成，从而避免了传统的单线程方法在高维问题中遇到的维数灾难。这种并行化策略提高了计算效率，有利于在实时或近实时的模具制造环境中进行有效的项目调度。 论文的核心贡献是提出了一种基于MPICH2和并行Q学习的模型求解算法，该算法通过结合Metropolis准则，有效地平衡了探索与利用之间的权衡，以找到最优的项目调度方案。作者使用Visual C++ 6作为开发工具，在多核平台上实现了这一算法，通过实际案例展示了其可行性和有效性。 作者团队由四位专家组成，分别在生产计划与控制、网络化制造、信息系统和智能制造等领域有深入研究，他们的合作为模具制造项目群随机调度提供了理论支持和实践经验。论文的研究成果表明，该算法对于优化模具制造项目群的随机调度具有显著的实际应用价值，能够提升项目的经济效益和资源利用率。 这篇论文不仅介绍了理论模型和算法设计，还提供了技术实现和实证验证，为模具制造行业的项目管理和优化提供了一种创新的解决方案。