基于工业大数据的柔性作业车间动态调度

TP18%TP391; 为提高柔性作业车间动态调度的实际可操作性、计算效率与对车间扰动的实时响应能力,提出一种从具有工业大数据特点的调度相关历史数据中挖掘调度规则的方法.该方法在进行数据预处理时,结合开源大数据技术完成数据采集、清洗、整合与筛选.同时,考虑到动态调度问题中,扰动环境变化会改变生产属性对于调度决策的影响程度,对调度相关历史数据集合进行基于扰动属性的聚类,从而对不同扰动环境下做出的调度决策所产生的数据集合进行合理划分.此外,在调度规则挖掘中,提出了改进的随机森林算法.通过实例研究证明了该调度规则挖掘方法的可行性与有效性....

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Published in计算机集成制造系统 Vol. 26; no. 9; pp. 2497 - 2510
Main Authors 汤洪涛, 费永辉, 陈青丰, 詹燕, 鲁建厦, 李晋青
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室,浙江杭州 310012 01.09.2020
Subjects
动态调度
调度规则挖掘
改进随机森林算法
工业大数据
聚类
柔性作业车间
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ISSN1006-5911
DOI10.13196/j.cims.2020.09.019

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Summary:TP18%TP391; 为提高柔性作业车间动态调度的实际可操作性、计算效率与对车间扰动的实时响应能力,提出一种从具有工业大数据特点的调度相关历史数据中挖掘调度规则的方法.该方法在进行数据预处理时,结合开源大数据技术完成数据采集、清洗、整合与筛选.同时,考虑到动态调度问题中,扰动环境变化会改变生产属性对于调度决策的影响程度,对调度相关历史数据集合进行基于扰动属性的聚类,从而对不同扰动环境下做出的调度决策所产生的数据集合进行合理划分.此外,在调度规则挖掘中,提出了改进的随机森林算法.通过实例研究证明了该调度规则挖掘方法的可行性与有效性.
ISSN:1006-5911
DOI:10.13196/j.cims.2020.09.019