作業(yè)車間調(diào)度屬性選擇及調(diào)度規(guī)則挖掘方法研究.pdf

1、作業(yè)車間調(diào)度問題是典型的生產(chǎn)調(diào)度問題，其具有動(dòng)態(tài)性、不確定性、計(jì)算復(fù)雜性等特點(diǎn)。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，研究人員已經(jīng)提出了許多用于解決作業(yè)車間調(diào)度問題的算法，其中基于調(diào)度規(guī)則的調(diào)度算法以較低的計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度、便于理解等特點(diǎn)而廣泛應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)過程中。但研究表明，生產(chǎn)線的狀態(tài)對基于調(diào)度規(guī)則的調(diào)度算法的性能具有較大的影響，單一的調(diào)度規(guī)則無法適應(yīng)于動(dòng)態(tài)的生產(chǎn)環(huán)境，設(shè)計(jì)基于調(diào)度規(guī)則的自適應(yīng)調(diào)度系統(tǒng)成必然要求。另一方面，隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，生

2、產(chǎn)系統(tǒng)積累了大量與生產(chǎn)調(diào)度相關(guān)的信息，基于數(shù)據(jù)的生產(chǎn)過程調(diào)度方法引起了研究者的普遍關(guān)注。本文探討了基于數(shù)據(jù)的作業(yè)車間問題調(diào)度方法中調(diào)度屬性選擇問題和調(diào)度規(guī)則挖掘問題，主要內(nèi)容如下:
　　針對基于數(shù)據(jù)的作業(yè)車間調(diào)度方法研究中調(diào)度屬性選擇和調(diào)度規(guī)則挖掘算法需要大量的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)的問題，建立了一個(gè)基于Multi-Pass的作業(yè)車間最優(yōu)調(diào)度方案生成平臺。以作業(yè)車間調(diào)度問題ft10為研究對象，引入Multi-Pass仿真機(jī)制，使用Pla

3、nt Simulation軟件建立最優(yōu)調(diào)度規(guī)則生成平臺。通過運(yùn)行仿真平臺，構(gòu)建了用于調(diào)度屬性選擇和調(diào)度規(guī)則挖掘的樣本數(shù)據(jù)。
　　針對生產(chǎn)環(huán)境中大量不相關(guān)或冗余的調(diào)度屬性影響調(diào)度規(guī)則挖掘算法性能的問題，研究了基于概念格的作業(yè)車間調(diào)度屬性選擇方法。一種方法是將調(diào)度屬性樣本映射成概念格中的多值背景，通過計(jì)算屬性重要度進(jìn)行屬性選擇;考慮到調(diào)度屬性的多值特性，另一種方法是將多值背景轉(zhuǎn)換為單值背景，利用概念格約簡理論對特征屬性進(jìn)行選擇。