
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文檔簡(jiǎn)介
1、本文針對(duì)知識(shí)化制造系統(tǒng)的任務(wù)分配和動(dòng)態(tài)控制問(wèn)題,首先研究了知識(shí)化制造系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu),并提出特征控制的概念和一種基于Tabu搜索的優(yōu)化算法,解決知識(shí)化制造系統(tǒng)中存在的任務(wù)分配問(wèn)題;然后針對(duì)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)任務(wù)分配的問(wèn)題,詳細(xì)分析三類典型的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)組織模式,用訓(xùn)練后的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為開(kāi)發(fā)任務(wù)分配的決策器;提出狀態(tài)躍遷系統(tǒng)的概念,并用它分析帶故障單個(gè)Agent的知識(shí)化制造單元,求取單元的最優(yōu)控制策略;最后針對(duì)多Agent多類工件的知識(shí)化制造單元,提出
2、新的矩陣自動(dòng)機(jī)模型對(duì)制造單元進(jìn)行建模和控制。 具體說(shuō)來(lái),主要在如下幾個(gè)方面進(jìn)行了研究: 1.在知識(shí)化制造系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,針對(duì)知識(shí)化制造系統(tǒng)中存在的任務(wù)分配問(wèn)題,提出一種特征控制的概念和一種基于Tabu搜索的優(yōu)化算法;對(duì)特征控制的運(yùn)行過(guò)程進(jìn)行描述,并給出算法中一些關(guān)鍵詞的定義和算法的詳細(xì)步驟,該算法和特征控制的結(jié)合使任務(wù)分配決策系統(tǒng)能夠動(dòng)態(tài)地響應(yīng)任務(wù)和Agent的變化;仿真結(jié)果表明了該方法的有效性。 2.快速
3、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)能力是企業(yè)贏得競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段,為了縮短產(chǎn)品開(kāi)發(fā)時(shí)間,要求開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)組織模式與所開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品相適應(yīng),也就是說(shuō)要把不同的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)任務(wù)分配給不同組織模式的團(tuán)隊(duì)。本文對(duì)三種典型的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)組織模式進(jìn)行分析,并采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,以產(chǎn)品特征因素作為輸入,經(jīng)訓(xùn)練后形成決策器,團(tuán)隊(duì)組織模式按照決策結(jié)果進(jìn)行選擇;實(shí)例分析介紹如何在實(shí)際中使用提出的模型和方法,并得到了滿意的結(jié)果。 3.針對(duì)知識(shí)化制造系統(tǒng)中的任務(wù)控制問(wèn)題,提出狀態(tài)躍遷系統(tǒng)
4、的概念,并用其來(lái)分析Agent帶故障并具有不確定因素的知識(shí)化制造單元。提出對(duì)隨機(jī)事件概率分布參數(shù)進(jìn)行自學(xué)習(xí)的方法來(lái)把知識(shí)化制造單元中的不確定因素納入任務(wù)控制的數(shù)學(xué)模型。結(jié)合一致化技術(shù)和隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法,得到知識(shí)化制造單元的最優(yōu)任務(wù)控制策略;仿真結(jié)果表明了所求得的控制策略是可行和有效的。 4.為了解決多Agent多類工件的知識(shí)化制造單元的任務(wù)控制問(wèn)題,本文提出一種新的矩陣自動(dòng)機(jī)模型對(duì)知識(shí)化制造單元進(jìn)行建模。該模型具有結(jié)構(gòu)化的特點(diǎn)
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