【摘 要】
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针对不确定环境下制造车间的重调度策略问题,结合人工智能互补融合的思想,提出了一种基于模糊Petri网与云理论的重调度策略优化方法。在分析制造车间生产过程中常见不确定性
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划资助项目(973计划,2011CB013406);国家自然科学基金资助项目(51375134)
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针对不确定环境下制造车间的重调度策略问题,结合人工智能互补融合的思想,提出了一种基于模糊Petri网与云理论的重调度策略优化方法。在分析制造车间生产过程中常见不确定性因素的基础上,对引发重调度的扰动类型进行了定义,提出了一种包含普通变迁与决策变迁的模糊Petri网模型;考虑到渐变型生产扰动的模糊性与随机性,将决策变迁的阈值泛化为区间值,结合X条件云定义了模型触发条件及运行规则。最后,以某型号变速箱装配车间为例进行仿真实验,仿真结果表明该方法具有实用性和有效性。
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