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车间调度方法的研究成果非常丰富, 而且各种车间调度方法的创新主要体现在建立数学模型和搜索解空间的方法上,这使得对同一个车间调度问题, 使用不同的调度方法可得到不同的调度结果。因此, 制造执行系统应提供如何选择车间调度方法以获得最优或准最优的车间调度结果的方法。为了实现制造执行系统的这一重要功能, 本文提出制造执行系统的调度方法, 其工作过程如下:
步骤1 根据车间调度的问题描述, 在车间调度方法库中检索求解相同调度问题的调度方法。如未找到, 则转步骤2 ; 如找到, 则转步骤9
步骤2 根据车间调度问题的描述, 在车间调度方法库中检索求解相似调度问题的调度方法。如未找到, 则转步骤3 ; 如找到, 则列出相似的调度问题及其相应的调度方法。
步骤4 判断所选的候选调度方法是否需要建立调度问题的数学模型, 如需要, 则转步骤5 ; 如不需要, 则转步骤6 。
步骤5 建立车间调度问题的数学模型, 在调度算法库中选择适当的调度算法来求解该数学模型, 输出调度结果。
步骤7 判断是否全部的候选调度方法都已输出调度结果, 如果是, 则转步骤8 ; 如果不是, 则转步骤4 。
步骤8 比较各种候选调度方法输出的调度结果, 选择输出最优或准最优的调度结果的调度方法。
制造执行系统的车间调度的实质是根据车间调度的问题描述, 选择合适的车间调度方法以求得车间调度问题的最优解或准最优解。因此, 实现制造执行系统的车间调度的基础是建立车间调度方法库和调度算法库。在车间调度方法库中, 可供选择的调度方法应包括数学规划方法、Pe tri 网方法、基于人工智能的调度方法、基于计算智能的调度方法和基于仿真的调度方法等。在调度算法库中, 至少应具备A 算法等人工智能算法和遗传算法、禁忌搜索法、模糊逻辑法、人工神经网络法等计算智能算法。最优或准最优的调度结果是指车间调度的优化目标和调度算法的性能均为最优或准最优。
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