基于SO-GP的智能车间组合调度规则挖掘
针对智能车间复杂性程度高、动态不确定性明显、对调度的实时性要求高以及车间机理模型难以描述等特点,对智能车间实时调度问题展开研究,提出一种将仿真优化与遗传规划(SO-GP)算法相结合的调度规则挖掘方法,在优化生产性能的同时满足实时调度的需求.在SO-GP方法设计中,采用二叉树的结构编码,每个GP个体代表一个组合调度规则,并借助仿真获得个体的适应度值.为了进一步提高挖掘过程的时间效率,对构成GP算法的终止集进行了归一化改进.最后以MiniFAB半导体生产线模型为对象进行实验,验证了所提方法的有效性.
智能车间、生产调度、调度规则、GP算法、仿真优化
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TP301(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家重点研发计划
2021-06-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
1351-1360