知識(shí)化制造環(huán)境下基于擴(kuò)展模糊Petri網(wǎng)的預(yù)測(cè)與決策.pdf

1、目前現(xiàn)有的模糊Petri網(wǎng)模型種類不能完全滿足日益發(fā)展變化的產(chǎn)品生產(chǎn)管理各方面的應(yīng)用要求，而且模型的建立往往為針對(duì)某一個(gè)具體的產(chǎn)品的生產(chǎn)管理過(guò)程加以實(shí)現(xiàn)，對(duì)于同類的或者相近的產(chǎn)品，缺乏利用其相似性進(jìn)行快速建模的方法。針對(duì)這種情況，本文提出了若干個(gè)經(jīng)過(guò)擴(kuò)展的模糊Petri網(wǎng)模型，并將其與善于進(jìn)行知識(shí)處理和應(yīng)用的知識(shí)化制造相結(jié)合以強(qiáng)化其快速建模能力或知識(shí)表示能力，再利用這些擴(kuò)展模型對(duì)產(chǎn)品生產(chǎn)管理的部分預(yù)測(cè)和決策問(wèn)題進(jìn)行了分析和研究。文中，首

2、先對(duì)知識(shí)化制造環(huán)境下利用自學(xué)習(xí)模糊Petri網(wǎng)(SFPN)實(shí)現(xiàn)采購(gòu)預(yù)測(cè)進(jìn)行了研究，其次解決了基于生命周期階段匹配的知識(shí)化制造系統(tǒng)SFPN模型的產(chǎn)品促銷決策問(wèn)題，然后對(duì)模糊數(shù)Petri網(wǎng)(FNPN)和拆卸難度可能度基礎(chǔ)上的簡(jiǎn)單機(jī)電產(chǎn)品拆卸序列優(yōu)化決策進(jìn)行了分析研究，最后研究了基于多屬性模糊Petri網(wǎng)(AFPN)的知識(shí)化制造系統(tǒng)產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法。
　　 具體說(shuō)來(lái)，主要在如下幾個(gè)方面進(jìn)行了研究：
　　 1．提出了一種知識(shí)化制

3、造環(huán)境下的自學(xué)習(xí)模糊Petri網(wǎng)模型，給出了其參數(shù)計(jì)算方法，建立了自學(xué)習(xí)模糊Petri網(wǎng)模型知識(shí)庫(kù)，并將網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和產(chǎn)品類別作為其模型建立和更新判斷指標(biāo)。通過(guò)構(gòu)造SFPN模型的知識(shí)化制造知識(shí)庫(kù)，建立并保存原有產(chǎn)品的SFPN模型，在開(kāi)發(fā)后續(xù)產(chǎn)品或者進(jìn)行新的決策時(shí)調(diào)出并進(jìn)行修正后作為后續(xù)產(chǎn)品模型，通過(guò)較短時(shí)間和少量樣本的自學(xué)習(xí)訓(xùn)練，就可以快速建立后續(xù)產(chǎn)品的SFPN模型并用于預(yù)測(cè)或決策。最后利用采購(gòu)預(yù)測(cè)實(shí)例驗(yàn)證了其有效性。
　　 2．利

4、用原有產(chǎn)品及其現(xiàn)有產(chǎn)品的相似性，提出了一種確定產(chǎn)品所處生命周期階段的匹配方法。建立了雙匹配函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算匹配，在此基礎(chǔ)上，通過(guò)利用匹配算法提取現(xiàn)有產(chǎn)品的生命周期特征，與存儲(chǔ)于知識(shí)化制造系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)的原有產(chǎn)品生命周期數(shù)據(jù)知識(shí)進(jìn)行匹配，匹配后的數(shù)據(jù)可用于從知識(shí)化制造系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)中獲取適合現(xiàn)有產(chǎn)品的生產(chǎn)與營(yíng)銷決策，最后采用SFPN方法并以產(chǎn)品促銷決策為例驗(yàn)證了其有效性。
　　 3．針對(duì)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單機(jī)電產(chǎn)品拆卸序列的尋優(yōu)問(wèn)題，提出了一種模糊數(shù)

5、Petri網(wǎng)模型基礎(chǔ)上的產(chǎn)品拆卸序列排序的難度可能度決策方法。首先，將善于表達(dá)模糊或界限不確定目標(biāo)的三角模糊數(shù)與便于建模的Petri網(wǎng)相結(jié)合，建立三角模糊數(shù)Petri網(wǎng)。其次，以拆卸難度作為結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單機(jī)電產(chǎn)品拆卸序列評(píng)價(jià)指標(biāo)，選取三相異步電動(dòng)機(jī)作為實(shí)例，在建立三相異步電動(dòng)機(jī)拆卸序列的三角模糊數(shù)Petri網(wǎng)模型的基礎(chǔ)上，利用拆卸難度可能度方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)三項(xiàng)異步電動(dòng)機(jī)拆卸序列的難度優(yōu)選排序決策，選擇難度最小的拆卸序列進(jìn)行拆卸，以提高拆卸效率。

6、
　　 4．為強(qiáng)化模糊Petri網(wǎng)的知識(shí)表示能力，提出了一種多屬性模糊Petri網(wǎng)(AFPN)，即在模糊Petri網(wǎng)的基礎(chǔ)上，為每個(gè)庫(kù)所及權(quán)值賦予與實(shí)際系統(tǒng)相對(duì)應(yīng)的多個(gè)屬性，以簡(jiǎn)單模型結(jié)構(gòu)完成具有多個(gè)屬性的系統(tǒng)的建模。利用知識(shí)化制造系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)，對(duì)多屬性模糊Petri網(wǎng)進(jìn)行屬性分解、屬性合并以及訓(xùn)練更新，并對(duì)不規(guī)則模型進(jìn)行規(guī)則化，可以在原有產(chǎn)品的AFPN模型基礎(chǔ)上簡(jiǎn)單快速建立后續(xù)產(chǎn)品的AFPN新模型。在產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)的實(shí)例中，采用