摘要：在 PC 构件生产实践中，订单量的动态波动与生产资源的刚性约束始终是企业面临的双重挑战，传统调度方法在响应这类动态优化需求时，常显露出适应性不足的局限。本研究以深度强化学习（DRL）在柔性生产环境中的适配性为核心，深入拆解组织柔性边界对 DRL 决策策略的影响机理。通过搭建涵盖设备可重构特性与工艺兼容关系的仿真环境，验证了柔性水平与算法性能间的内在关联规律，为不确定环境下智能调度的落地开展提供理论支撑与实践指引。

关键词：深度强化学习；PC 构件；生产调度

引言

随着建筑工业化进程的加速推进，PC 构件生产领域对调度效率的要求亦同步攀升。现有相关研究多集中于静态优化维度，却对组织柔性与环境不确定性间的交互效应缺乏足够关注。深度强化学习为动态调度决策提供了全新技术路径，然而在柔性边界的约束框架下，其实际应用有效性仍需通过系统性验证予以明确。本研究旨在揭示柔性生产环境中 DRL 的适应机制，填补该领域现存的研究空白。

1 生产调度概念

生产调度问题虽早在 20 世纪初便已进入学术视野，却在较长时期内未引起工程技术领域专家的重视，直至 20 世纪 50 年代，该领域的系统性研究才逐步起步。1970 年后，调度理论开始被更多行业与企业引入实际生产场景，核心用于解决生产流程固化背景下，如何实现管理决策的高效化与综合效益提升的关键问题。伴随计算机技术的快速发展，生产调度研究的重心逐渐从静态环境转向动态复杂场景；特别是制造业自动化水平显著提升后，调度问题更呈现出多维度、复杂化的特征。优先规则、数学规划等传统方法，在应对大规模实时调度需求时，其局限性日益凸显，这一现状也推动学者们转向智能优化算法的探索与研究。近年来，深度强化学习凭借在序列决策与动态适应方面的独特优势，逐渐成为解决不确定环境下生产调度问题的有效新路径。该技术可通过学习历史生产数据自主优化决策策略，在效率提升、成本控制与资源利用率优化等多目标需求间实现动态平衡，为智能制造的发展提供了兼具创新性与实用性的理论支撑及实践工具。

2 组织柔性的影响

组织柔性作为生产系统响应动态变化的核心支撑能力，其强弱直接决定了调度策略的落地成效。在 PC 构件生产场景中，柔性边界的界定需综合考量设备可重构能力、工艺兼容特性与人力资源的多技能水平：较高的柔性水平可有效缓冲订单波动对生产流程的冲击，为深度强化学习（DRL）策略的制定创造更优决策空间；但若柔性水平过高，反而可能导致资源闲置浪费或生产切换成本攀升。因此，在调度优化过程中，需对生产响应速度与系统稳定性进行合理权衡。通过量化设备调整耗时、任务中断容忍阈值等关键柔性指标，能够清晰界定其对 DRL 算法收敛效率与策略鲁棒性的作用机制，进而帮助工厂在资源配置与算法设计间找到平衡点，提升动态环境下的整体调度性能。

3DRL 在调度中的应用

3.1 深度强化学习在动态环境下的决策机制

深度强化学习通过马尔可夫决策过程对生产调度问题进行建模，将状态空间定义为订单队列、设备状态与工艺约束的组合，动作空间设定为任务分配或资源调整指令，奖励函数则综合工期、成本与资源利用率等目标构建。在PC 构件生产中，订单优先级变化、设备故障等动态因素，常导致传统调度方法难以实现实时响应。深度强化学习借助策略梯度更新机制，能在仿真环境中学习紧急插单场景下的重调度策略，以基于 PPO 算法的代理为例，其可自主完成任务序列调整，但这一过程需依托高质量的状态表征与奖励设计。该方法在状态空间维度较高时，容易面临训练效率问题，且对仿真环境的保真度有着严格要求。

3.2 多智能体深度强化学习的协同与竞争问题

多智能体深度强化学习通过将 PC 构件生产调度拆解为模具安装、浇筑、养护等工序的独立决策单元，实现了分布式优化与局部自主决策。各智能体依据工位负载、模具状态等局部观测信息，结合订单优先级等全局共享数据，采用 MADDPG 等算法开展策略学习。但这种分散式架构面临着策略非平稳性的挑战，智能体在动态调整自身策略的过程中，很可能导致整体学习环境处于不稳定状态，进而对算法收敛效率产生影响。更关键的是，若奖励函数设计未能有效协调个体与全局目标，极易引发局部优化现象，例如浇筑工序智能体为最大化自身设备利用率，持续占用关键模具资源，反而造成后续养护工序的严重阻塞。

3.3 不确定性条件下的策略脆弱性分析

DRL 策略在训练阶段依赖特定的环境参数分布，当订单波动或设备故障模式超出历史经验范围时，其性能很可能出现退化。举例来说，基于SAC算法的调度策略在需求突增场景中，若未在奖励函数中嵌入风险敏感项，就可能因过度追求短期奖励而耗尽柔性余量。再有，工艺变异（如混凝土凝结时间偏差）会导致实际状态转移与仿真模型出现偏差，最终造成策略失效。现有研究尝试通过域随机化或元学习提升策略泛化性，但这一过程增加了训练复杂性与计算成本。这种对环境假设的敏感性，限制了 DRL 在高度不确定场景中的应用可靠性。

3.4 图神经网络处理工艺约束的局限性

图神经网络在 PC 构件生产调度中的应用，面临计算效率与动态适应性的双重考验。当工艺约束图的节点规模扩大至数百个时，注意力机制的计算复杂度会显著上升，导致训练与推理时间延长，难以满足实时调度需求。而动态约束的频繁变化，如模具维修、工艺调整等，要求图结构能够实现在线更新，但现有方法通常假设图结构静态不变，动态调整极易引发策略震荡或失效。实验结果显示，GAT-PPO 混合模型在简单工艺场景下，能够有效捕捉工序间的依赖关系，可在高度并行的复杂生产流程中，该模型仍有可能生成违反实际约束的调度方案。例如，当多个构件共享有限模具资源时，模型可能忽略物理冲突，需额外设计后处理规则进行修正。

3.5 训练数据需求与工业适配成本

将深度强化学习应用于 PC 构件生产调度的实践过程中，数据获取难度大与计算资源需求高的双重门槛始终存在。DRL 策略的训练依赖海量交互数据支撑，然而真实生产环境的高运营成本，大幅压缩了试错验证的可行空间。尽管数字孪生技术可提供仿真数据以弥补这一缺口，但一旦模型精度不足，极易造成训练所得策略在实际部署时出现性能偏差。构建高保真度仿真器时，需对设备动力学特性、工艺关键参数及各类随机扰动因素进行精准建模，整个过程不仅耗时费力，还对技术储备提出了较高要求。与此同时，DRL 模型训练周期长、算力消耗大的固有特点，进一步加剧了技术落地难度，这一问题在实时性要求严苛的生产场景中表现得尤为突出。

结束语

综合来看，组织柔性水平对 DRL 策略在不确定环境中的鲁棒性具有直接影响。通过量化柔性边界与算法性能的关联关系，能够为智能调度系统的设计优化提供关键参考依据。未来研究可进一步拓展多目标优化与跨工厂协同调度的探索方向，为建筑工业化向智能化深度发展提供助力。

参考文献

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作者简介：张宁川，1986.05-，辽宁抚顺人，硕士，高级经济师，研究方向：建设工程施工与管理。