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课题名称

智能制造中的可解释强化学习：面向多工序离散制造的因果-强化融合与可审计策略优化研究

研究背景

• 现状分析：多工序离散制造（如作业车间/流水线）在流程调度、工序排序、资源分配与在制品控制等决策中，环境复杂、约束严苛且目标多样（吞吐、延期、质量、能耗、安全合规）。强化学习（RL）在自适应策略优化方面展现潜力，但主流方法多为“黑箱”模型，策略不可解释、难复现。
• 问题提出：不可解释的策略难以通过工艺审查与合规评估，复现实验结果困难，阻碍生产现场落地与跨工厂推广。缺乏从“因果机制—策略选择—审计记录”的闭环，使得改进建议、失效分析与责任追溯困难。
• 研究必要性：引入因果推断（Causal Inference）刻画工序、资源与绩效指标间的因果结构，结合可解释强化学习构建“可理解、可审计、可复现”的策略体系，有助于提升策略透明度、降低合规风险、支撑审查与推广应用。团队在流程调度与因果推断已有论文与原型系统，可为本课题提供方法与系统基础。

研究目标

• 总体目标：构建面向多工序离散制造的因果-强化融合框架，形成可解释策略网络与可审计机制，在教学工厂进行对比实验，验证在生产绩效与安全合规上的综合提升与可复现性。
• 具体目标与考核指标：
  1. 因果图与环境建模：完成至少2条典型产线（含加工/装配/检验）结构化因果图（SCM），覆盖关键变量≥90%（工序序列、资源状态、在制品、工艺约束、质量/能耗指标），结构一致性经专家评审≥0.8。
  2. 可解释策略网络：形成可解释RL策略（树/规则/单调约束/可视注意机制），策略解释覆盖率≥95%（每次决策可生成原因链与约束说明），解释一致性≥0.8（相同条件下解释稳定）。
  3. 多目标与安全约束：构建多目标奖励（吞吐、延期、在制品、能耗、质量）与安全约束（工艺前后置、资源容量、危险操作互斥等），约束违规率≤1%，违反即处罚与策略修正响应时间≤1秒（仿真环境）。
  4. 性能提升：相对基线（经典调度规则如SPT/EDD、MILP或主流RL）平均延期率降低≥15%，吞吐量提高≥10%，在制品峰值降低≥10%，能耗或质量缺陷指标改善≥5%。
  5. 可审计与复现：建立策略日志与审计工具，审计复现率≥95%（同日志与随机种子复现实验结果）；日志完整性（输入特征/约束校验/奖励分解/版本信息）覆盖率100%。
  6. 应用与推广：形成指标体系与实施指南，完成≥1套教学工厂对比实验报告与可移植原型系统。

研究内容

• 方向一：场景建模与因果图构建
  • 任务1.1 多工序离散制造场景抽象：定义状态（工件属性、工序队列、设备负载、在制品WIP、质量/能耗）、动作（工序选择、资源分配、批次合并）、约束（前后置、换线时间、互斥操作）。
  • 任务1.2 因果结构学习与专家修正：基于结构化因果模型（SCM）构建变量关系；用数据与工艺知识联合确定边与方向（仿真/历史/试验数据+专家审阅）。
  • 任务1.3 反事实与干预分析：支持“若选择不同工序/设备”的策略影响预测，用于解释与审计。
• 方向二：可解释策略网络设计
  • 任务2.1 模型形态：可解释策略网络（如决策树策略、规则列表、单调神经网络、加性模型用于价值函数）、可视化注意力与因果路径说明。
  • 任务2.2 策略蒸馏与一致性：将高性能黑箱策略蒸馏为规则/树，校验性能-可解释性权衡；定义解释一致性与复杂度（规则长度）指标。
  • 任务2.3 特征归因与因果证据：结合特征归因（SHAP/反事实）与因果路径，生成“决策理由+约束校验+奖励分解”的说明。
• 方向三：多目标奖励与安全约束建模
  • 任务3.1 多目标奖励设计：吞吐、工件延期、WIP、能耗、质量缺陷率的加权或帕累托优化；参数可调以适配不同产线目标。
  • 任务3.2 安全强化学习：将约束嵌入为CMDP或拉格朗日方法；引入硬约束（不可违反）与软约束（可违反但惩罚），并构建安全探索策略。
  • 任务3.3 稳健与域自适应：考虑需求波动、设备故障、工序时间不确定性，进行鲁棒训练与域适配。
• 方向四：可审计机制与策略日志体系
  • 任务4.1 审计日志标准：记录输入状态快照、因果图版本、特征选择、约束校验结果、动作与其理由、奖励分解、随机种子、模型版本与超参数。
  • 任务4.2 审计工具与接口：提供策略回放、反事实比对、违规溯源、性能报表；支持接口对接审查流程。
  • 任务4.3 复现与合规保障：定义复现实验流程与数据版本控制，确保跨环境复现。
• 方向五：教学工厂对比实验与指标评估
  • 任务5.1 基线设置：经典调度（SPT/EDD/CR）、MILP/启发式、主流RL（PPO/SAC/DQN）对比。
  • 任务5.2 指标体系：生产绩效（吞吐、延期、WIP、能耗、质量）、安全约束违规率、解释性（覆盖率/一致性/复杂度）、审计复现率与日志完整性、工程师可接受度调查。
  • 任务5.3 统计检验与稳健性：多场景/多负载水平重复实验，进行显著性与敏感性分析。
• 方向六：实施指南与可移植原型
  • 任务6.1 技术白皮书与最佳实践：从建模、训练、部署到审计的流程规范。
  • 任务6.2 原型系统与接口：与教学工厂数据接口、数字孪生/仿真平台联动，形成可移植原型。

技术路线

• 步骤1 场景与数据准备
  • 采集与清洗多工序产线数据；构建仿真/数字孪生环境；定义状态-动作-约束空间与评估指标。
• 步骤2 因果图构建与验证
  • 采用因果结构学习（如基于约束/评分的DAG学习方法）结合专家知识形成SCM；用干预/反事实分析验证关键因果路径。
• 步骤3 可解释策略网络研发
  • 先以主流RL（PPO/SAC）得到性能上界，再进行策略蒸馏至决策树/规则列表/单调网络；引入加性模型用于价值函数，保证局部可解释性；集成注意力/归因以生成理由。
• 步骤4 多目标奖励与安全约束集成
  • 构建CMDP与拉格朗日优化，区分硬/软约束；设计奖励分解与安全探索机制；进行鲁棒训练与超参数调优。
• 步骤5 可审计机制与日志体系实现
  • 设计事件溯源式日志、版本化管理、随机种子与环境配置固定；开发审计工具（回放、反事实比对、违规溯源、报表导出）。
• 步骤6 教学工厂对比实验
  • 设定多负载/故障/波动场景，运行基线与本方法；采集指标并进行统计检验；输出实验报告与复现包。
• 步骤7 总结与推广
  • 形成实施指南、指标体系与原型系统，支持在不同产线的移植与审查。

创新点

• 因果-强化融合的可审计机制：将SCM嵌入策略学习与解释，提供“决策—因果证据—约束校验—奖励分解”的闭环审计视图。
• 可解释策略网络的工程落地：策略蒸馏与单调/加性结构结合，在保证性能的同时提供高覆盖率、高一致性的解释与反事实分析。
• 多目标与安全约束的统一建模：以CMDP为核心，将生产目标与安全合规约束协同优化，支持硬/软约束与鲁棒训练。
• 策略日志体系：面向审查与复现的标准化日志与工具链，实现跨环境的可重现性与合规可追溯。
• 指标体系与评估方法：构建同时覆盖绩效、解释性、合规、复现的评估框架，为行业推广提供量化依据。

预期成果

• 学术成果：
  • 因果-强化融合的可解释策略方法与评估体系论文；多工序离散制造场景的因果图构建与验证研究报告。
• 实践价值：
  • 可移植原型系统（含策略网络、审计工具、日志标准）；教学工厂对比实验与复现包；实施指南与最佳实践手册。
  • 在典型产线实现延期率、吞吐量、WIP、能耗/质量等关键指标的综合改进，约束违规率显著降低。
• 社会效益：
  • 提升智能制造策略的透明度与合规性，降低审查与推广阻力；为企业构建可解释、可审计的智能决策基础设施，促进智能制造的规模化应用与可信化发展。