Multi-objective optimization of the textile manufacturing process is an increasing challenge because of the growing complexity involved in the development of the textile industry. The use of intelligent techniques has been often discussed in this domain, although a significant improvement from certain successful applications has been reported, the traditional methods failed to work with high-as well as human intervention. Upon which, this paper proposed a multi-agent reinforcement learning (MARL) framework to transform the optimization process into a stochastic game and introduced the deep Q-networks algorithm to train the multiple agents. A utilitarian selection mechanism was employed in the stochastic game, which (-greedy policy) in each state to avoid the interruption of multiple equilibria and achieve the correlated equilibrium optimal solutions of the optimizing process. The case study result reflects that the proposed MARL system is possible to achieve the optimal solutions for the textile ozonation process and it performs better than the traditional approaches.


翻译:由于纺织业的发展日益复杂,纺织品制造过程的多目标优化是一项日益严峻的挑战,在这一领域经常讨论智能技术的使用问题,尽管据报告某些成功应用有了重大改进,但传统方法未能在高水平和人力干预下发挥作用,因此,本文件提出了一个多剂强化学习框架,将优化过程转化为随机游戏,并引入了深Q网络算法,以培训多种代理商。在抽查游戏中使用了实用性选择机制,在各州避免多重平衡中断并实现最佳优化过程的相关平衡最佳解决方案。案例研究结果表明,拟议的MARL系统有可能为纺织磁带过程找到最佳解决方案,并且比传统方法做得更好。

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