【摘 要】
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车间资源分配知识是以专家历史经验为基础,由粗模糊集理论获取调度规则知识,从而来进行资源的分配。这种规则知识在短时间内有较高的可靠性,但伴随现在制造环境的急剧变化,知
【机 构】
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扬州工业职业技术学院电子信息工程系,扬州大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60874075);江苏省高校自然科学基础研究面上(07KJB520139)
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车间资源分配知识是以专家历史经验为基础,由粗模糊集理论获取调度规则知识,从而来进行资源的分配。这种规则知识在短时间内有较高的可靠性,但伴随现在制造环境的急剧变化,知识陈旧化是一个必然的问题。对此提出了一种具有自学习能力的动态调度决策机制,其知识迭代的更新采用一种具有双向学习能力的改进算法,从而使系统在运行过程中能自动感知环境的变化,不断进行自适应、自学习的知识更新;最后,描述动态调度决策系统的决策及知识更新过程算法,并通过仿真进行了分析验证。
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