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物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度方法
被引量:
5
1
作者
陆志强
胡鑫铭
朱宏伟
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期723-730,738,共9页
飞机装配所需的物料种类复杂且数量巨大,其准时供给往往存在较大的不确定性.为了有效解决物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度问题,将机器学习中的支持向量数据描述技术(SVDD)与传统的调度方法相结合,提出了基于SVDD的动态调...
飞机装配所需的物料种类复杂且数量巨大,其准时供给往往存在较大的不确定性.为了有效解决物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度问题,将机器学习中的支持向量数据描述技术(SVDD)与传统的调度方法相结合,提出了基于SVDD的动态调度算法.通过软件CPLEX和元启发式算法求解不同物料供给延期情形下的调度模型,并将得到的优化结果作为样本对SVDD分类模型进行离线训练.在实时调度阶段,根据SVDD模型实现作业的提前、延期或准时执行的分类.基于该分类结果,利用局部前瞻搜索算法进一步对提前和延期作业的具体开始执行时间做出决策.数值实验结果证明了所提出的算法在响应速度和求解效果上均能满足实际飞机移动生产线动态调度的需求.
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关键词
飞机移动生产线
动态调度
机器学习
支持向量数据描述
局部前瞻搜索
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职称材料
题名
物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度方法
被引量:
5
1
作者
陆志强
胡鑫铭
朱宏伟
机构
同济大学机械与能源工程学院
出处
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期723-730,738,共9页
基金
国家自然科学基金(61473211
71171130)
文摘
飞机装配所需的物料种类复杂且数量巨大,其准时供给往往存在较大的不确定性.为了有效解决物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度问题,将机器学习中的支持向量数据描述技术(SVDD)与传统的调度方法相结合,提出了基于SVDD的动态调度算法.通过软件CPLEX和元启发式算法求解不同物料供给延期情形下的调度模型,并将得到的优化结果作为样本对SVDD分类模型进行离线训练.在实时调度阶段,根据SVDD模型实现作业的提前、延期或准时执行的分类.基于该分类结果,利用局部前瞻搜索算法进一步对提前和延期作业的具体开始执行时间做出决策.数值实验结果证明了所提出的算法在响应速度和求解效果上均能满足实际飞机移动生产线动态调度的需求.
关键词
飞机移动生产线
动态调度
机器学习
支持向量数据描述
局部前瞻搜索
Keywords
aircraft moving assembly line
dynamic scheduling
machine learning
support vector data description
local look-ahead searching
分类号
F273 [经济管理—企业管理]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度方法
陆志强
胡鑫铭
朱宏伟
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
5
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职称材料
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