基于数字孪生与深度强化学习的太阳能电池车间AGV集群动态调度方法研究

为解决太阳能电池生产车间中大规模AGV（自动导引车）集群因高动态性、复杂性和不确定性导致的传统调度方法失效问题，同济大学团队提出了一种融合数字孪生（DT）与深度强化学习（DRL）的动态调度框架。研究通过构建虚拟-现实交互系统、建立最小化平均等待时间的数学模型，并改进Soft Actor-Critic（ISAC）算法，实现了AGV集群的高效调度。实际案例验证表明，该方法较传统规则算法和元启发式优化算法分别降低平均等待时间15.88%和34.44%，为智能制造提供了创新解决方案。

　　

在全球能源转型背景下，太阳能电池作为光伏发电的核心组件，其生产规模正呈指数级增长。然而，这类车间面临着一个鲜为人知的挑战：超过400台自动导引车（AGV）组成的庞大运输集群，在高达15.6%的碎片率、1.67次平均对接尝试失败率等扰动因素下，传统调度方法完全失灵。更棘手的是，车间内900多台设备产生的实时数据洪流，使得基于混合整数规划（MIP）的优化算法因计算耗时过长而失去实用价值。这种"规模大、动态强、扰动多"的三重困境，导致太阳能电池生产成本居高不下，成为制约产业发展的隐形瓶颈。

针对这一难题，同济大学的研究团队在《Neurocomputing》发表了一项突破性研究。该团队创造性地将数字孪生（Digital Twin, DT）技术与深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）相结合，构建了全新的AGV集群动态调度体系。研究首先建立了虚实映射的DT框架，实现物理车间与虚拟模型的毫秒级同步；随后设计包含5种调度规则的马尔可夫决策过程（MDP）模型；最终改进Soft Actor-Critic算法，通过引入Softmax函数和多阶段样本选择策略，解决了传统DRL训练收敛慢的痛点。

关键技术方法包括：1）基于实际车间数据的数字孪生系统构建；2）以最小化平均等待时间为目标的AGV调度数学模型；3）改进型ISAC算法设计，重点优化了策略网络的探索能力；4）6个真实生产案例的对比验证。所有实验数据均来自产能超300万片/日的实际生产线。

【DT-based AGV集群动态调度框架】
研究构建了包含"虚拟-现实交互"、"决策模型训练"和"在线应用"的三层架构。通过实时采集AGV状态、缓冲区位姿等300+维度数据，在虚拟空间中创建了可并行训练的"数字镜像"，使DRL模型能在零风险环境下完成预训练。

【AGV集群调度数学模型】
创新性地将运输时间不确定性量化为概率分布，建立多目标优化模型。其中缓冲区的容量约束J_g
、碎片率参数P等15个关键变量被精确建模，为后续DRL学习奠定基础。

【改进型ISAC算法】
在传统SAC算法基础上做出两项改进：1）策略网络输出层采用Softmax函数替代Tanh，有效解决动作空间维度灾难；2）设计基于时序优先级的样本回放机制，使关键样本利用率提升37%。

【案例验证】
在丝网印刷等6个典型工段的测试中，ISAC方案展现出显著优势：与最短加工时间优先（SPT）规则相比，平均等待时间降低15.88%；较遗传算法（GA）提升34.44%。特别在AGV故障突发的极端场景下，系统恢复时间缩短62%。

该研究的核心价值在于首次实现了DRL在超大规模AGV集群中的实用化部署。通过数字孪生技术构建的"预训练-微调"范式，解决了DRL在真实场景中试错成本高的根本性难题。研究提出的多阶段样本选择策略，为复杂工业场景下的样本效率问题提供了新思路。实际应用数据显示，该方法可使太阳能电池单日产能提升8.2%，年化经济效益超千万元。这些突破不仅为光伏制造业提供了标杆解决方案，其方法论对半导体、锂电等精密制造领域同样具有重要借鉴意义。