-
公开(公告)号：CN115344011B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210262538.4
申请日：2022-03-17
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及制造生产调度和路线统筹规划技术领域，特别涉及一种节能分布式两阶段装配零等待流水车间调度问题的优化系统，包括工件序列初始化模块、工厂优化模块、节能模块和资源分配均衡模块；工件序列初始化模块将头脑风暴优化算法中的聚类机制映射到产品分配中；工厂优化模块是通过调整产品和工作的顺序，优化产品的装配完成时间；节能模块是从第一个工件开始到最后一个工件结束，过程中没有空闲时间的连续工作路径称为关键路径；资源分配均衡模块是提出一种资源平衡方法，用工厂间设备利用率的标准差来表示资源分配的平衡；其有益效果是：本发明系统地分析了节能零等待流水车间调度的问题特性，将强化学习应用于工厂内和工厂间的工件移动策略。
-
公开(公告)号：CN116931513A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310725713.3
申请日：2023-06-19
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明属于制造业分布式生产调度领域，具体涉及一种用于多目标可持续分布式异构工厂的流水车间调度系统，包括协同初始化模块、自学习操作的局部搜索模块和碳节约速度调整模块。所述协同初始化模块设计了一种协同初始化策略。所述自学习操作的局部搜索模块设计了一种自学习操作的局部搜索策略，将每个操作的历史成功率总结为知识，以指导算法进行自学习操作选择，增强所提出算法的精搜索能力。所述碳节约速度调整模块设计了一种碳节约速度调整策略，该策略调整非关键路径上某些工件的加工速度，同时保持关键路径上工件的加工速度不变。本发明可以将优化器扩展到满足当前智能制造生产领域中的大多数调度问题中，如选址问题、车辆路径规划问题等。
-
公开(公告)号：CN116224941A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310230936.2
申请日：2023-03-12
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提出一种分布式装配阻塞流水车间调度优化系统，设计一种由卡尔曼滤波和历史学习机制驱动的分布估计算法优化分布式装配阻塞流水车间调度系统。将预测、观测、第一次修复和第二次修复用于工件的加工阶段。此外，将增强修复信息通过历史学习机制反馈给概率模型，强化模型精度。另外，采用自适应调整策略平衡优化系统的勘探和开发能力。将其与几种经典优化系统在测试集上进行实验验证，结果表明本发明设计的优化系统是有竞争力的。经过在不同工件数、机器数、工厂数和产品数的实例上测试，本发明的优化系统能够最小化分布式装配阻塞流水车间的装配完成时间，提高生产效率。
-
公开(公告)号：CN114066122A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202010785566.5
申请日：2020-08-06
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明一种基于多策略水波优化算法的调度方法。根据水波优化算法的运行机制以及算法中三大操作的问题特性，主要内容包括：对于连续优化问题，提出基于反向学习和协方差矩阵自适应进化方法的水波算法，将原始水波算法的折射操作用协方差矩阵更新种群提高种群多样性替代。在零空闲流水车间调度问题中，针对初始化种群提出了偏度与变异系数相结合的方法产生初始序列种群来提高种群稳定性，提出基于三大操作运行属性不同邻域搜索方法。带装配过程的分布式零空闲流水车间调度问题，引入机器学习和变邻域搜索，使提出算法在迭代更新的过程中通过训练和奖励在有限的时间内得到优质解。本发明有益效果：框架简单、易于实现且逻辑清晰。
-
公开(公告)号：CN110458478A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910783042.X
申请日：2019-08-23
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 基于离散入侵杂草算法的调度方法，算法步骤包括：给所有的杂草给定一个随机数的初始解，并通过工序的编码方式对初始随机序列进行编解码；在每一次的迭代过程中，每个杂草计算其所要产生的种子个数；在算法的空间扩散操作中，种子根据父代植物的适应度值产生控制扩散距离的标准差值，种子根据这个标准差值在父代周围以正态分布的方式随机扩散；对于新生成的种子进行局部的寻优，使用VNS的思想改变工件的序列，提升算法的局部搜索能力；当杂草的总个数到达设定的最大值时，算法去除较差个体，只保留最大值个数的杂草。本发明提出了一种基于先进的新型进化算法的调度方法，并使其更加智能的解决制造业中的作业车间调度问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119476783A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411488598.3
申请日：2024-10-24
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06F17/10 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于学习驱动的帝王蝶优化不确定环境下分布式柔性流水车间的调度方法，属于车间调度技术领域，该方法用于调整流水车间中订单信息发生变化时的生产方案，该调度方法包括静态调度阶段以及动态调度阶段，该方法在静态调度阶段，基于学习驱动的帝王蝶优化方法融合了自适应迁移算子和蝶形调整算子，对生产方案中进行局部搜索；在动态调度阶段，所述的调度方法以最小化生产方案的最大完成时间为目标，利用迭代贪心方法识别信息变化的订单插入位置；最后通过上述的静态调度阶段、动态调度阶段重新调度后确定最终的调度方案，本发明中的调度方法具有较强的鲁棒性、精确性，保障了车间生产计划的顺利进行。
-
公开(公告)号：CN114066122B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202010785566.5
申请日：2020-08-06
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/006
Abstract: 本发明一种基于多策略水波优化算法的调度方法。根据水波优化算法的运行机制以及算法中三大操作的问题特性，主要内容包括：对于连续优化问题，提出基于反向学习和协方差矩阵自适应进化方法的水波算法，将原始水波算法的折射操作用协方差矩阵更新种群提高种群多样性替代。在零空闲流水车间调度问题中，针对初始化种群提出了偏度与变异系数相结合的方法产生初始序列种群来提高种群稳定性，提出基于三大操作运行属性不同邻域搜索方法。带装配过程的分布式零空闲流水车间调度问题，引入机器学习和变邻域搜索，使提出算法在迭代更新的过程中通过训练和奖励在有限的时间内得到优质解。本发明有益效果：框架简单、易于实现且逻辑清晰。
-
-
公开(公告)号：CN116700176A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310725678.5
申请日：2023-06-19
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明属于制造业分布式生产调度领域，具体涉及一种基于强化学习的分布式阻塞流水车间调度优化系统，包括调度序列多样化初始化模块、基于Q‑learning的改进模块和基于邻域重构的局部搜索模块；所述调度序列多样化初始化模块设计了一种多样化初始种群生成策略，所述基于Q‑learning的改进模块设计了一种基于强化学习机制的全局搜索机制，根据搜索状态和算子的历史经验自适应选择搜索算子。所述基于邻域重构的局部搜索模块包括基于邻域重构的深度局部搜索策略和基于路径重连的改进策略。本发明逻辑简单、易于实现和易于扩展，可以将优化器扩展到满足当前智能制造生产领域中的大多数调度问题中。
-
公开(公告)号：CN116384398A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310300917.2
申请日：2023-03-24
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G06F40/295 , G06N3/0442 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，具体公开一种有色冶金命名实体识别方法、装置及系统和存储介质，本发明首先针对建立产业企业画像和产业知识图谱的命名实体需求，构建了有色冶金领域命名实体识别数据集，然后结合了机器阅读理解框架和知识增强的语义表示模型，对命名实体识别的流程进行了改进。最终建立了MEAB命名实体识别模型结构，并在构建的有色冶金领域命名实体识别数据集和公共数据集上进行了命名实体识别的实验。实验证明，该模型可以更好的为后续构建有色冶金产业企业画像和产业知识图谱提供实体。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
49
records
(took 0.03 seconds)
