| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·多工序传送带给料加工站系统简介 | 第13页 |
| ·研究现状 | 第13-15页 |
| ·多 Agent 系统 | 第15-16页 |
| ·多 Agent 强化学习 | 第16-19页 |
| ·强化学习 | 第16-17页 |
| ·多 Agent 强化学习 | 第17-19页 |
| ·本文内容及结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 多工序 CSPS 系统 | 第21-28页 |
| ·单站点 CSPS 系统 | 第21-24页 |
| ·CSPS 系统描述 | 第21-22页 |
| ·CSPS 系统的控制模式 | 第22-24页 |
| ·多工序 CSPS 系统 | 第24-27页 |
| ·多工序 CSPS 系统的物理模型 | 第24页 |
| ·多工序 CSPS 系统的运行机制及特点 | 第24-25页 |
| ·多工序 CSPS 系统的数学模型 | 第25-27页 |
| ·本章小节 | 第27-28页 |
| 第三章 基于柔性站点的多工序 CSPS 系统的分层优化控制方法 | 第28-42页 |
| ·多工序 CSPS 系统的代价函数定义 | 第28-31页 |
| ·前视距离控制的代价函数定义 | 第28-29页 |
| ·柔性站点切换控制的代价函数定义 | 第29-31页 |
| ·系统优化算法 | 第31-35页 |
| ·基于性能势的 Q 学习 | 第31-32页 |
| ·Wolf-PHC 学习算法 | 第32-35页 |
| ·仿真实验与实验结果 | 第35-41页 |
| ·仿真实验 | 第35页 |
| ·实验结果 | 第35-41页 |
| ·本章小节 | 第41-42页 |
| 第四章 基于 CMAC 的多工序 CSPS 系统优化控制方法 | 第42-49页 |
| ·CMAC 神经网络 | 第42-44页 |
| ·CMAC 神经网络简介 | 第42页 |
| ·CMAC 神经网络的结构与原理 | 第42-44页 |
| ·基于 CMAC 神经网络的切换控制优化方法 | 第44-45页 |
| ·实验结果 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读硕士学位期间主要科研工作和成果 | 第56-57页 |