一种基于深度强化学习的AGV集群自适应重调度方法

本发明属于智能制造物流调度技术领域，涉及一种基于深度强化学习的AGV集群自适应重调度方法。初始化车间调度数据，采用智能优化算法生成初始调度方案；控制AGV集群执行配送任务并实时获取车间状态信息；当检测到故障AGV时，根据故障发生时的车间状态信息构造DQN状态向量；将DQN状态向量输入预设DQN网络，获得全局重优化方式、插入式重调度方式、替补接续方式和局部重优化方式分别对应的Q值，将最大Q值对应的重调度方式确定为选择的重调度方式；根据选择的重调度方式更新当前调度方案并下发至AGV集群继续执行配送任务。本发明能够根据故障场景自适应选择最优重调度方式，提高AGV集群故障恢复效率。