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傳統的制造系統采用集中式結構進行數據分析和訂單調度，由于過于依賴中央控制器和有限的通信通道，效率低下且不可靠。物聯網(IoT)和云技術使構建多智能體系統(MAS)等分布式制造體系結構成 為可能。最近，人工智能(AI)方法被用于解決制造環境中的調度問題。然而，在具有異構制造單元的分布式系統中，調度算法很難處理高維數據。 因此，本文提出了一種新的智能工廠中的網絡物理集成（Cyber-physicalIntegration），以解決小批量高混合訂單的在線調度問題。首先，制造單位通過物聯網技術通過網絡物理系統(CPS)相互連 接。加工操作的屬性由射頻識別(RFID)標簽存儲和傳輸。其次，我們提出了一種人工智能調度器，該調度器采用新穎的神經網絡為每個單元(如倉庫、機器)調度實時傳感器數據的動態操 作。每個AI調度器可以通過學習其他調度器的調度經驗來與其他調度器協作。第三，設計了新的獎勵函數，提高了基于強化學習(RL)的多智體調度器的決策能力。通過實際案例研究，對所提出的方法 在智能工廠中進行了評估和驗證。實驗結果表明，新的智能工廠體系結構不僅提高了多個人工智能調度器的學習和調度效率，而且能夠有效地處理緊急訂單和機器故障等突發事件。
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