面向大型激光装置的智能装配调度
针对大型激光装置精密装校过程中的智能装配调度问题,提出一种基于人工神经网络的调度优先规则获取方法.该方法离线阶段通过遗传算法对典型算例进行优化求解,从优化解中抽取任务比较轨迹及特征数据,采用人工神经网络学习生成任务优先模型;在线阶段基于该模型构建闭环调度决策模式,实现动态不确定生产环境下的快速响应与精准决策.数据实验和实际应用案例验证了该方法的有效性,随着光机模块数量增加,ANN调度算法的优势更加明显,ANN调度算法和GA算法二者优化结果小于 6%时,前者的计算效率是后者的 400倍以上.
人工神经网络、调度规则、智能装配调度
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TG156(金属学与热处理)
四川省科技计划项目2022ZYD0114
2023-09-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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