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31.
利用神经网络和启发式分派规则设计了一种Job—shop的实时调度算法,该算法首先在离线时用遗传算法训练神经网络得到调度的启发规则,在加工开始时根据一些动态特性对要执行的工件操作进行模糊分类,然后再根据启发规则对分类后的操作进行在线调度.基于这种算法,用模糊神经网络设计了一个Job—shop实时调度器,最后结合实时调度和重调度问题进行了仿真.通过与FIFO与LR(Lagrangian Relax)的比较,证明提出的算法是高效和可行的.  相似文献   
32.
Deadlock must be avoided in a manufacturing system. In this paper, an efficient algorithm for finding an optimal deadlock-free schedules in a manufacturing system with very limited buffer is presented. This algorithm is based on the effective genetic algorithm (GA) search method, and a formal Petri net structure is introduced to detect the token player assuring deadlock-free. In order to make the scheduling strategy generated by GA meet the required constraint of deadlock-free, some results of the structure analysis of Petri net are involved as a criterion to select deadlock-free schedule from the population generated by GA. The effectiveness and efficiency of the proposed approach is illustrated by using an example.  相似文献   
33.
计算机可视化仿真是对柔性制造系统 ( FMS)进行设计和分析的一种直观而具有实际意义的方法 .利用面向对象方法和离散事件动态系统建模方法 ,设计并实现了一种开放式、可视化 FMS分布式仿真系统 .该系统通过局域网上若干计算机之间的通讯 ,模拟了 FMS自动化生产车间的实时运行状况 ,通过初始化系统数据可得到不同的系统统计结果对 FMS进行分析  相似文献   
34.
制订长期生产计划时,约束的精确值往往很难确定.采用在资源约束和合同约束下关于利润指标的模糊化非线性规划来产生优化的生产计划,并用遗传算法寻找优化的调度方案.给出了一个具体的生产计划调度问题的算例.  相似文献   
35.
基于δ-算子的采样控制系统的鲁棒稳定界   总被引:1,自引:0,他引:1  
采样控制系统的扰动往往是连续时间系统参数的不确定因素通过离散化或采样的表现.研究连续时间系统参数扰动对δ-算子描述的采样控制系统参数的影响,建立了使δ-算子描述的扰动离散时间系统稳定所需满足的条件.利用该条件给出了使采样控制系统鲁棒稳定的连续系统参数的扰动界限  相似文献   
36.
制造系统中的死锁问题   总被引:4,自引:0,他引:4  
介绍了制造系统中的死锁问题,特点及控制策略.总结了近十年来制造系统中死锁问题的研究成果,将死锁问题的研究方法,按照建模方法进行分类:基于图论的方法,基于Petri网的方法,基于自动机的方法.并对算法进行了总结和比较.最后指出了未来的研究和发展方向.  相似文献   
37.
本文分析了群决策的重要性和群决策支持系统发展的必要性,在总结群决策支持系统发展过程与现状的基础上,提出了基于模块的总体结构,并就其中几个主要模块进行了深入研究.  相似文献   
38.
以柔性制造系统为背景,分析一类离散事件系统模型参数矩阵及输出如何受扰动的影响.通过扰动分析,展示了扰动被完全吸收的条件和扰动在输出中出现的规律,同时也证明扰动值不可能在闭环系统中累积增大.若扰动在产生的第一个生产周期里没有改变原来的事件发生次序,那么,它也不会改变以后所有周期里事件的发生次序和周期长.本文所研究模型的输出对任一参数的灵敏度为100‰或0.  相似文献   
39.
本文研究了以受控Petri网为模型的一类离散事件系统的冲突控制问题,提出了一种综合冲突控制的方法.该方法首先把冲突问题转化为禁止状态问题,然后通过解决禁止状态的控制问题实现受控Petri网中的冲突控制.文中还给出了求解控制的有效算法.  相似文献   
40.
采用可加速收敛的压缩遗传算法(ACGA)来解决实时供应链中的网上采购优化问题,供应商根据零售商的订单需求,在最短的时间内综合考虑利润、库存和交货时间等因素进行优化,进而为决策提供依据.在ACGA中,用压缩遗传算法(CGA)运行少量代数得到的概率值组成一个观测样本,借助统计学中的最小二乘法,估算几万代以后的概率值,进而组成新的概率矩阵,并根据该矩阵产生新的个体.文中结合实时供应链中的分销优化问题进行了仿真,结果表明,ACGA是适应实时场合的高效遗传算法.  相似文献   
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