動態(tài)作業(yè)車間調(diào)度知識推理及知識系統(tǒng)設(shè)計.pdf

1、在現(xiàn)代制造模式下，靜態(tài)的調(diào)度方案已經(jīng)無法適應(yīng)于多變的作業(yè)車間生產(chǎn)環(huán)境，基于知識推理的調(diào)度方法是解決該類問題的有效方式之一。當(dāng)前調(diào)度知識系統(tǒng)多建立領(lǐng)域內(nèi)專家經(jīng)驗基礎(chǔ)之上，多存在主觀性強、決策依賴部分屬性、多源知識沖突和知識滯后等問題。本文針對動態(tài)車間環(huán)境下的調(diào)度知識推理研究現(xiàn)狀，重點研究調(diào)度規(guī)則的動態(tài)選擇的問題，利用企業(yè)制造系統(tǒng)中的生產(chǎn)調(diào)度數(shù)據(jù)，運用遺傳算法和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建動態(tài)調(diào)度知識網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計基于動態(tài)知識網(wǎng)絡(luò)的調(diào)度知識系統(tǒng)。<

2、br>　　首先，建立靜態(tài)作業(yè)車間數(shù)學(xué)模型;針對一般作業(yè)車間靜態(tài)調(diào)度問題，通過編碼解碼、交叉、變異等遺傳算法操作，獲得問題最優(yōu)解;歸納一般靜態(tài)車間調(diào)度問題求解的遺傳算法流程。
　　其次，分析常見的作業(yè)調(diào)度規(guī)則和幾種復(fù)合規(guī)則調(diào)度方式，確定本文研究方向為自適應(yīng)調(diào)度;利用遺傳算法求解改進的4×3調(diào)度問題的最優(yōu)解，基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建模，定義網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)和輸出參數(shù)，從遺傳算法最優(yōu)解中抽取沖突時間決策點，計算人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入和輸出，獲得