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申请/专利权人：清华大学
摘要：本申请涉及一种跨组织机加车间的数模双驱智能调度方法及装置，其中，方法包括：建立跨组织机加车间调度模型并对其进行向量编码，得到工厂、工序和机器向量；通过协同初始化策略生成第一和第二父代种群，遗传进化搜索第一父代种群获取第一子代种群，数据驱动邻域搜索第二子代种群并记录其搜索知识；根据上述父代和子代种群生成新的第一和第二父代种群，通过多算子协同邻域搜索新的第一父代种群获取其搜索知识；拼接工厂向量等得到一维张量，并结合邻域动作推荐神经网络模型，得到对应的调度方案。由此，解决了现有的跨组织车间调度方法难以在实现快速高效搜索的同时，记录历史搜索经验，对资源分组复杂机加工车间调度问题的求解效率较低等问题。
主权项：1.一种跨组织机加车间的数模双驱智能调度方法，其特征在于，包括以下步骤：对实际的机加车间生产场景进行建模，建立所述机加车间生产场景对应的跨组织机加车间调度模型，并对所述跨组织机加车间调度模型进行向量编码，以得到所述跨组织机加车间调度模型对应的工厂向量、工序向量和机器向量；根据预设协同初始化策略生成所述跨组织机加车间调度模型对应的第一父代种群和第二父代种群，且对所述第一父代种群执行遗传进化搜索操作，以获取所述第一父代种群的第一子代种群，同时基于所述第二父代种群和预设数据驱动的邻域搜索策略，获取第二子代种群，并记录所述第二子代种群对应的第一搜索知识；基于所述第一父代种群和所述第二子代种群，生成新的第一父代种群，同时根据所述第二父代种群和所述第一子代种群，得到新的第二父代种群，并对所述新的第一父代种群执行多算子协同邻域搜索操作，以获取所述新的第一父代种群对应的第二搜索知识；根据所述第一搜索知识和所述第二搜索知识横向拼接所述工厂向量、所述工序向量和所述机器向量得到一维张量，并将所述一维张量输入至预先训练的邻域动作推荐神经网络模型，以得到所述机加车间生产场景对应的满足预设要求的调度方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 跨组织机加车间的数模双驱智能调度方法及装置
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