[发明专利]基于DE和L-BFGS-B混合算法的柔性化车间任务调度优化方法有效
| 申请号： | 201710467958.5 | 申请日： | 2017-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN107292391B | 公开（公告）日： | 2021-01-08 |
| 发明（设计）人： | 时轮;王池平 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学;上海神剑精密机械科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N7/08 | 分类号： | G06N7/08;G06F17/15 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种车间生产调度技术领域的基于DE和L‑BFGS‑B混合算法的柔性化车间任务调度优化方法，用于车间生产的排产管理，包括以下步骤：1)建立柔性化车间调度问题的数学规划模型；2)基于高斯函数与罚函数法将原数学规划模型优化为连续可微的无约束广义目标函数；3)基于DE与L‑BFGS‑B混合算法求解无约束广义目标函数得到拖期最小化的最优适应值。本发明以拖期最小化作为优化目标，并考虑了设备与操作员两种资源的多种约束情况，可以指导实际生产，并提高生产效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 de bfgs 混合 算法 柔性 车间 任务 调度 优化 方法 | ||
【主权项】：
一种基于DE和L‑BFGS‑B混合算法的柔性化车间任务调度优化方法，其特征在于，通过建立柔性化车间任务调度问题模型并进行优化后得到优化广义目标函数，然后通过DE与L‑BFGS‑B混合算法求解优化广义目标函数，实现车间任务调度的优化；所述的柔性化车间任务调度问题模型为：优化目标为拖期最小化，目标函数具体为：其中：Gt(·)为获取第k个零件计划完成时间的函数，partnamek为名为name的部件中的第k个零件，Rtk为第k个零件的需求完成时间，对每个零部件只有一个需求完成时间；所述目标函数的约束条件有：1)约束1，操作员技能约束：Sk(oi,mi)＞0，2)工序在时间上的约束：约束2，CR(ti,tj)*Fti≤CR(ti,tj)*Stj，约束3，CR(ti,tj)*Sti≤CR(ti,tj)*Ftj，3)约束4，设备生产能力约束：4)约束5，工人操作任务约束：C1(oi,oj)*(Fti‑Stj)*(Ftj‑Sti)≤0，5)约束6，设备操作任务约束：C2(mi,mj)*(Fti‑Stj)*(Ftj‑Sti)≤0，
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- 本发明公开了一种基于Lü系统的微弱信号检测方法，涉及信号检测方法技术领域。所述方法包括以下步骤：将Lü系统参数设置为a=36，b=3；确定参数c的值，其中c的取值是使Lü系统处于定点状态的临界值，c的取值通过方程来确定，将c的值由小到大调整，调整过程中观察Lü系统输出y与相空间的变化，将系统定点状态的改变时的值作为c的值；利用确定参数后的Lü系统对微弱周期信号进行监测，如果相轨迹离开定点状态，则判断存在微弱周期信号。所述方法通过使用Lü系统，更易于进行微弱信号的识别，可靠性更高。
- 一种基于正弦函数多涡卷混沌吸引子产生方法-201310099439.X
- 王少夫 - 王少夫
- 2013-02-24 - 2013-06-12 - G06N7/08
- 在JERK混沌系统的基础上，本发明提出了一个最简单而新颖的方法，采用正弦函数，通过系统变换，可以产生一维、二维及三维混沌系统，通过设置不同时间参数，可以产生不同数量的多涡卷混沌吸引子，对通信系统具有一定的应用价值。
- 基于二进制粒子群优化算法的混沌时间序列预测方法-201110130593.X
- 江铭炎;崔笑笑 - 山东大学
- 2011-05-19 - 2011-10-05 - G06N7/08
- 基于二进制粒子群优化算法的混沌时间序列预测方法，属数字信号处理技术领域。该方法将已知混沌时间序列进行相空间重构后，通过欧几里得度量选取被预测状态的邻近点，用局域线性模型训练邻近点数据后求出模型的系数参数，并用该模型预测混沌时间序列，通过重复该预测步骤或者改变预测步长可以预测较长的混沌时间序列。在本发明中局域线性模型的参数与相空间重构的参数取不同的值，该参数的最优值可以通过二进制粒子群优化算法寻找，并且取邻近点个数大于嵌入维数，尽量避免了假邻近点的干扰，从而提高了预测精度。
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