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公开(公告)号:CN105652833B
公开(公告)日:2018-01-23
申请号:CN201511022692.0
申请日:2015-12-30
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种基于双向A*搜索的制造企业车间调度优化方法,步骤如下:根据系统加工工序构建系统的Petri网模型;将Petri网模型转化成算法的输入文件;构建标识向量、关联矩阵等相关变量用于Petri网演化和启发函数构建;构建A*算法的启发函数;采用系统起始状态标识和终止状态标识作为正向A*和反向A*算法的起始状态,分别向终止状态和起始状态开展A*搜索;判断任一方向搜索算法的最小代价值节点是否到达最终状态,或者是否为对向A*搜索OPEN表中的节点,如果是,从此节点向系统起始节点和终止节点回溯构造最优路径,输出系统的调度方案。本发明具有搜索节点数目少、更快找到最优调度方案的优点。
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公开(公告)号:CN105652833A
公开(公告)日:2016-06-08
申请号:CN201511022692.0
申请日:2015-12-30
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: G05B19/41865 , G05B2219/32252
Abstract: 本发明公开了一种基于双向A*搜索的制造企业车间调度优化方法,步骤如下:根据系统加工工序构建系统的Petri网模型;将Petri网模型转化成算法的输入文件;构建标识向量、关联矩阵等相关变量用于Petri网演化和启发函数构建;构建A*算法的启发函数;采用系统起始状态标识和终止状态标识作为正向A*和反向A*算法的起始状态,分别向终止状态和起始状态开展A*搜索;判断任一方向搜索算法的最小代价值节点是否到达最终状态,或者是否为对向A*搜索OPEN表中的节点,如果是,从此节点向系统起始节点和终止节点回溯构造最优路径,输出系统的调度方案。本发明具有搜索节点数目少、更快找到最优调度方案的优点。
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公开(公告)号:CN105373845A
公开(公告)日:2016-03-02
申请号:CN201510662943.5
申请日:2015-10-14
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: Y02P90/30 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种制造企业车间的混合智能调度优化方法,步骤如下:初始化HS算法和SA算法的相关参数;根据不同的生产任务,输入每个任务所涉及的加工信息;使用基于工序的编码方式对问题进行编码,然后使用随机生成方式生成和声记忆库HM初始解;使用SA算法对所有初始解进行邻域变换,如果变换后的解好于原解则接收,否则以SA算法中随温度递减的概率接收;采用学习和声记忆库、变量微调、随机生成新音调三种机制生成新解;用SA算法对新解进行领域变换和决定是否接收新解;建立目标优化函数,根据优化结果更新HM;若运行了最大迭代次数,输出最优和声解,画出系统的调度甘特图。本发明具有硬件要求低、更容易找到最优解的优点。
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