题目：基于RoBERTa微调和强化学习的数据驱动拆解线分配

主讲：王加存 教授

时间：8月17日10:00

地点：工程实践中心4-302

主办：自动化学院

主讲嘉宾简介：

王加存于2004年加入蒙莫斯大学，现为计算机科学系终身教授。他于2009年至2015年担任系主任，并自2016年起担任该系研究生项目主任。研究方向包括机器学习、形式化方法、离散事件系统、软件工程和实时分布式系统。出版专著4部，发表300余篇论文。他的著作《实时嵌入式系统》已被翻译成中文，由中国机械工业出版社出版。他是IEEE SMC Letters主编，也是《国际人工智能与绿色制造杂志》的创刊主编，同时担任IEEE系统、人与控制论汇刊：系统、IEEE/CAA自动化学报、IEEE SMC杂志和《国际网络动力学与智能杂志》的副主编。曾担任多个国际会议的大会主席和程序委员会主席。获得2025年蒙莫斯大学“杰出学者”奖。

报告主要内容：

在现代制造业中，高效的拆解线分配对生产效率和回收价值至关重要，但往往受限于人工瓶颈。为解决这一问题，提出了RoDAS——一个统一框架，协同基于RoBERTa的语义感知与强化学习控制。通过利用预训练语言模型生成任务特定数据集，对RoBERTa进行微调以预测产品复杂度并提取语义特征。该编码器结合基于图的知识检索与向量数据库构建多模态提示，从而生成精确的、知识驱动的初始策略。随后，强化学习智能体将该策略作为热启动机制，模拟拆解过程并在实时约束下动态校准决策。大量实验验证，与包括DeepSeek和GPT-4o在内的最先进方法相比，RoDAS实现了帕累托最优平衡，在显著缩短完成时间的同时，保持了回收价值。