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时间:2019-10-10
《基于SVM的复杂制造系统动态调度方法研究与应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、硕士学位论文基于SVM的复杂制造系统动态调度方法研究与应用摘要在制造业及自动化领域,复杂生产过程调度问题一直是研究的热点。复杂制造系统具有大规模、多日标、工艺复朵、不确定性等特点,合理选择调度策略对整个生产调度过程产生重耍影响。在给定的生产状态下,为了能快速较优地选择调度策略(即动态调度),可以充分利用与调度相关的历史生产数据来挖掘出相应的调度策略。同时,为了提高调度的效率,应当对生产数据进行去冗余处理,即对生产展性进行特征选择。本文研究了复杂制造系统动态调度策略选择方法,提出了一种基于生产屈性的动态调度策略选择方法,该方法以历史数据为基础,选取支持
2、向量机(SVM)作为数据挖掘工具,采用二进制粒子群优化算法(BPSO)对生产屈性(特征)子集进行寻优,获得基于SVM的动态调度策略分类模型。在此基础上,对于任意给定的生产状态,通过该模型,能实时地获取当前生产状态下近似最优的调度策略。另外,本文还对基于多目标的调度策略综合评价方法进行了研究,并分别应用功效函数法和信息爛法实现多目标决策评价和指标权重系数选择,并应用丁调度策略选择方法的研究中。最后,本文针对某实际复杂制造系统,对所提岀的动态调度方法进行实验验证。研究结果表明,该方法很好地提高了调度效率,保证了调度的实时性和准确性。关键字:动态调度,特征
3、选择,SVM,参数优化,多目标决策评价AbstractTheschedulingofcomplexproductionprocessispopularinthefieldofmanufacturingandautomation.Characterizedwithlarge-scale,multi-objectiveanduncertainenvironments,thecomplexmanufacturingsystemsshouldmakereasonablechoiceofschedulingstrategiesthathasgreateffec
4、tontheiroperationalperfonnance・Inordertochooseabetterschedulingstrategyquicklyunderagivenconditionofproduction(dynamicscheduling),itisagoodwaytomakefulluseofon-lineandoff-lineproductiondatarelatedwithscheduling・Meanwhile,inordertoimprovetheschedulingefficiency,someredundantdata
5、shouldberemoved,namelyaprocessoffeatureselectionofproductionattributes.Inthisthesis,adynamicschedulingstrategyselectionmethodforcomplexmanufacturingsystemsisstudiedandaschedulingstrategyselectionapproachbasedonproductionattributesisproposed.Thisapproachbasedonhistoricaldatauses
6、supportvectormachine(SVM)asadataminingtoolandbinaryparticleswarmoptimizationalgorithm(BPSO)tooptimizeproductionattributes(featuresubsets).Thus,thebestschedulingstrategycanbeachievedunderanygivenproductionstatusinreal-timethroughaSVMclassifierafteroptimization・Inaddition,themult
7、i-objectivecomprehensiveevaluationmethodsforschedulingstrategiesarestudiedinthisthesis.Inthestudyofthedispatchingstrategyselectionapproach,anefficacyfunctionmethodandaninformationentropymethodareappliedtomulti-objectivedecision-makingevaluationandindexweightcoefficientselection
8、respectively.Finally,thedynamicschedulingmethodpropose
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