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《基于粗集的智能調(diào)度方法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、山東大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要在實際生產(chǎn)過程中，生產(chǎn)管理與調(diào)度是綜合自動化系統(tǒng)的核心，直接關(guān)系到企業(yè)的經(jīng)濟效益和社會效益。生產(chǎn)調(diào)度是生產(chǎn)計劃和生產(chǎn)過程的紐帶，它主要涉及在一定時間水平上，合理、詳細地安排資源、加工順序及加工時間，以保證生產(chǎn)的穩(wěn)定，生產(chǎn)計劃的順利執(zhí)行和獲得盡可能高的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益。生產(chǎn)環(huán)境的動態(tài)性決定了基于數(shù)學(xué)模型的調(diào)度方法難以被調(diào)度人員所接受，雖然基于規(guī)則的生產(chǎn)調(diào)度不能得到最優(yōu)解，卻可以使生產(chǎn)計劃順利執(zhí)行。近年來，粗集理論在機器學(xué)習(xí)與知識發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘、決策支持與分析等方面獲得了廣泛應(yīng)用。所以如何把粗集理論應(yīng)用于生產(chǎn)調(diào)度中，在
2、歷史調(diào)度數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)成功的調(diào)度規(guī)則，建立起提供給調(diào)度人員決策支持的調(diào)度規(guī)則知識庫，是本文研究的重點。本文首先通過回顧生產(chǎn)調(diào)度的方法，闡述了基于產(chǎn)生式規(guī)則的調(diào)度規(guī)則知識庫的重要性，并指出基于粗集的知識獲取技術(shù)是構(gòu)造知識庫的基礎(chǔ)。介紹了粗集的基本概念和使用粗集獲取經(jīng)驗知識的主要技術(shù)，然后描述了基于粗集的生產(chǎn)調(diào)度從知識獲取到建立知識庫的一個完整的過程。本文通過比較研究已經(jīng)存在的幾種數(shù)據(jù)離散化算法，找到了適合于處理調(diào)度數(shù)據(jù)的布爾邏輯和粗集相結(jié)合的離散化算法，并進行了改進。對調(diào)度中存在的多決策屬性并存的決策表分解問題，提出了有因果關(guān)系決策屬性的決策表分
3、解方法。在屬性約簡時加入有效的先驗知識無疑會提高約簡的效率，提高約簡結(jié)果的滿意度，基于此本文提出了有約束指導(dǎo)的屬性約簡方法。通過現(xiàn)場調(diào)研，獲取了大量調(diào)度參考數(shù)據(jù)，使用粗集方法對這些數(shù)據(jù)進行處理后從中找到了蘊含著的調(diào)度經(jīng)驗規(guī)則，使用部分沒有參加規(guī)則提取的樣本數(shù)據(jù)驗證了規(guī)則的有效性。另外本文還針對粗集知識的特點，設(shè)計了基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的知識庫存儲結(jié)構(gòu)和交互式知識庫管理系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)，使得知識庫可以根據(jù)實例修正規(guī)則或從專家處接收新規(guī)則，逐步實現(xiàn)知識庫的完善。最后作者在總結(jié)全文的基礎(chǔ)上指出了存在的不足和有待于迸一步研究的第1頁山東大學(xué)碩士學(xué)位論文第1
4、I頁山東大學(xué)碩士學(xué)位論文ABSTRACTProductionmanagementandschedulingisthecoreofthecomputerintegratedprocesssysteminpracticeproduction．whichrelateddirectly、麗tlleconomicbenefitsandsocialbenefitofenterprises．Beingthetiebetweenproductionplanandproductionprocess，productionschedulingmainlyinvo
5、lvesthereasonableanddetailedarrangementofresources，ordersandtimeatcertaintimelevelinordertoguaranteethestabilityofproduction，completetheplanfavorably,andgetproductiveefficiencyandeconomicbenefitashighlyaspossible．Theschedulemethodsofmathematicmodelaredifficulttobeacceptedb
6、yschedulersbecauseofdynamicproductionenvironment．Thoughrule·basedproductionschedulingcouldnotgetthemostoptimalresult，itcarlmaketheproductionplanexecutedfavorably．Inrecentyears，rou曲sets(RS)theoryhasbeenwidelyusedinmachinelearning，datemining，decisionsupportandanalysis，andSOo
7、n．Therefore，theemphasisofthispaperarehowtoapplyroughsetstheorytoproductionscheduling，howtodiscoverschedulerulesinhistorydataandhowtobuildknowledgedatabase(KB)ofschedulerulesforschedulersTheauthorfirstlydealtwiththeimportanceofbuildingrule-basedknowledgedatabasebyreviewingt
8、hemethodofproductionscheduling，thenpointedoutthatdataminingbasedonroughsetstheoryisthebas
