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摘要:
飞机装配所需的物料种类复杂且数量巨大,其准时供给往往存在较大的不确定性.为了有效解决物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度问题,将机器学习中的支持向量数据描述技术(SVDD)与传统的调度方法相结合,提出了基于SVDD的动态调度算法.通过软件CPLEX和元启发式算法求解不同物料供给延期情形下的调度模型,并将得到的优化结果作为样本对SVDD分类模型进行离线训练.在实时调度阶段,根据SVDD模型实现作业的提前、延期或准时执行的分类.基于该分类结果,利用局部前瞻搜索算法进一步对提前和延期作业的具体开始执行时间做出决策.数值实验结果证明了所提出的算法在响应速度和求解效果上均能满足实际飞机移动生产线动态调度的需求.
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文献信息
篇名 物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度方法
来源期刊 同济大学学报(自然科学版) 学科 经济
关键词 飞机移动生产线 动态调度 机器学习 支持向量数据描述 局部前瞻搜索
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 经济与管理科学
研究方向 页码范围 723-730,738
页数 9页 分类号 F273
字数 7121字 语种 中文
DOI 10.11908/j.issn.0253-374x.2019.05.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陆志强 同济大学机械与能源工程学院 72 356 10.0 15.0
2 朱宏伟 同济大学机械与能源工程学院 6 2 1.0 1.0
3 胡鑫铭 同济大学机械与能源工程学院 4 16 2.0 4.0
传播情况
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动态调度
机器学习
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局部前瞻搜索
研究起点
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研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
同济大学学报(自然科学版)
月刊
0253-374X
31-1267/N
大16开
上海四平路1239号
4-260
1956
chi
出版文献量(篇)
6707
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15
总被引数(次)
105464
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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