基于规则引擎的生产调度系统设计

在制造企业,存在大量的业务规则,导致生产调度系统难以实施。业务规则的频繁变化使生产调度系统的维护变得力不从心。基于规则引擎知识,设计和描述一个生产调度系统,成功实现业务规则与主体程序的分离,提高了系统的灵活性和适应性。     

基于优先规则的空间资源约束项目调度算法

任务组占用空间资源项目调度问题需满足组内任务的序关系和人力、设备等常规资源约束,以及空间资源这一特殊资源的约束,同时任务组之间也需满足上述约束,使得该调度问题异常复杂。以船舶建造分段制造问题为背景,建立任务组占用空间资源受限的项目调度问题数学模型,基于并行调度生成方案提出基于优先规则的启发式调度算法,实现对该调度问题的综合求解。实例测试结果表明了该算法的正解性和有效性。     

决策规则在仿真调度中的应用

讨论了用决策规则解决ＦＭＳ车间调度问题的方法与规则库的具体实现，说明基于规则的仿真调度是产生可行调度方案的一条有效途径。分析了规则与性能指标的关系，对如何合理地选用规则给出了建议。     

决策规则获取算法及规则表示

提出了一种基于粗糙集理论的决策规则获取算法及实用的决策规则表示方法。产品智能设计系统中,在概念设计阶段需要决定产品的类型。一般的产品设计过程,是从分析用户给定的技术参数、设计要求开始。规则获取算法就是从设计参数中挖掘设计知识,从而确定哪种类型的产品最适合用户的要求。该算法不需要任何先验知识。为了将算法应用到实际系统中,必须解决规则表示问题。本文将关系数据库成功地应用于设计规则的表示,使设计出的专家系统推理方便,运行效率高。通过继电器智能设计实例,说明了本方法的应用。     

基于规则的专家调度法在镀锡生产中的应用

流程工业的生产调度是流程工业CIMS中的一类重要问题,对其实现具有重要意义.在叙述了流程工业CIMS的生产调度方法的基础上,针对上海宝钢宜昌薄板有限公司的镀锡生产调度的实际问题,提出使用基于规则的专家系统对其镀锡生产进行调度,并讨论了基于规则的专家系统的调度方法在镀锡生产调度实现过程中规则获取、知识形成、推理方法设计的实现方法.最后,根据实际生产调度数据给出了使用该调度方法的调度系统在镀锡生产调度中的应用结果.     

一种改进的基于规则的带权模糊推理算法

给出了一种基于带权模糊Petri网的模糊推理算法,这种算法可以适用于一类基于规则的系统,即可以对该类系统的带权模糊Petri网模型进行相应的处理。对系统建立了知识表示的带权模糊Petri网模型,使用该算法可以确定用户给定的库所之间是否存在联系,即相应的命题之间是否存在因果关系,可以计算出命题的模糊真值。对具体的算例进行了分析并与已有的算法进行了比较,得出该算法的优点。     

基于空间分析的空间关联规则提取

空间关联规则是空间数据挖掘的一个重要结果表现形式，从GIS中挖掘空间关联规则是一个理解和将GIS中的数据转化成知识很好的方法。GIS从本质上讲是一个空间数据库管理系统，现在的商业空间数据库管理系统中都不能存储空间分析的关系如空间拓扑关系、空间相邻关系等。文章提出了一种基于空间分析的空间关联规则的挖掘算法，并给出了实例、分析及讨论。     

一种基于规则的神经网络的知识表示和推理方法

在医学专家系统中，如何根据各种疾病特征，推断出患某种疾病，这是一个比较复杂的问题，本文给出了一种基于规则的人工神经网络的知识表示和知识推理方法，从规则集中自动构造网络的结构、确定隐层节点数和连接权值，用并行的方法进行推理，最后，给出了泌尿外科常见疾病诊断的一个实例应用。     

基于属性值分类的特征规则的知识发现

1 引言知识发现(Knowledge discovery in database,KDD)是应用一系列技术从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的对决策有潜在应用价值的知识和信息的过程,提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式。知识发现过程一般由三个主要的阶段组成:数据准备,数据开采,结果表达和解释。知识发现的主要方法是数据总结、分类发现、聚类分析和关联规则的发现。其中分类是知识发现中非常重要的方法。现在从统计学和机器学习的角度提出了较多的分类技     

基于GA和机器学习的启发式规则调度方法

采用基于遗传算法的启发式规则的新型调度方法来处理可变工艺路径的调度问题,同时建立起启发式调度规则库和用于选择规则的知识库,并利用机器学习和模糊推理机制进行样本与知识库的匹配,实现高效实用的调度。计算实例表明了该算法的优越性能。     

基于信息熵的PCP综合决策模型研究

对信息熵理论进行了概述,提出了客观熵权(OEW)的概念,并给出了OEW的构造方法,进而建立了主成分投影(PCP)的综合决策模型,并在土地质量综合决策中进行了应用.结果表明,提出的方法是有效的、合理的.     

基于多元决策模型的结晶器协调控制方案

针对在特定物理环境、经济环境和工程环境下,如何选择最佳的结晶器协调控制方案的问题,提出一种新的控制方案分析方法:基于多元决策模型的模糊分析方法.根据连铸工业过程对结晶器控制系统的要求,选取鲁棒性、超调量、能量消耗率、安全性、安装成本、复杂性等6个指标建立综合评估体系,采用判断矩阵法确定多元决策权重向量,进而构造出控制系统评价优选的多元决策模型.基于该模型,在多元约束条件下对4种典型的结晶器协调控制方案及其仿真结果进行了模糊分析.分析结果对实际结晶器控制系统的设计有指导性意义.该方法可以推广到其他控制系统的方案评估中去.     

基于CSP的学习智能导航服务模型与算法研究

研究了在网络学习平台中如何为自主学习者提供学习活动智能导航服务的问题。目前,为了进一步满足虚拟学习环境中学习者的个性化需求,笔者所在课题组开发的网络学习系统中采用了基于知识点的学习路径生成算法和资源组合算法,从而能为不同学习者从资源库中提取出个性化的学习内容包。然而,在实际使用中笔者发现,学习者虽然获得了符合需求的学习内容,其学习效果仍然缺乏有效的保障。原因在于学习过程实质是由学习活动而非静态的学习内容组成的,在学习过程中学习者应该根据教学规律和自身特点,有步骤地完成一系列学习子任务,才能保证最后的学习效果。为此,在以往的知识点关系层之上建立了学习活动,并将学习活动的调度问题转化为了csP问题模型,并提出了相应的求解方法。实验表明,该方法能够生成符合预期目标的学习任务调度,从而实现学习活动的智能导航服务。     

一种基于灰色模型的预测调度算法

为了保证监控的质量,无线传感器网络通常以高密度的方式部署节点。当这些节点全部处于工作状态时,不仅会引起信道严重的冲突,而且会产生较多的数据,大量消耗节点的能量。因此,让节点轮流工作和休眠,是一种较好的节能方法。论文对此进行了研究,提出了一种基于预测的调度算法。在这个算法中,簇首节点对簇内成员进行管理,并调度低能量的节点进入休眠状态。休眠节点的数据则由簇首节点采用一定的预测算法来预测。仿真结果表明,该调度算法不仅能够有效地延长网络的生命周期,而且数据的精度也能够得到较好的保证。     

基于信任机制的资源调度模型

资源调度模型是计算网格资源管理系统的主要部分之一.当前计算网格中资源调度模型的调度机制和信任机制相分离,忽略了信任的缺失引发的恶意行为会影响到整个网格系统的运行效率和调度安全.定义了域间和域内信任度的计算方法,设计了信任机制模块的调度算法.在分析现有的网格资源调度模型的基础上,增加了安全调度控制模块-信任机制模块,提出了基于信任机制的网格资源调度模型.这样大大地提高了任务调度的成功率,增强了系统的可靠性和安全性.     

SoC测试调度的进程代数模型

功耗约束下的SoC核流水测试可避免过高功耗毁坏待测芯片,对SoC核的流水测试进行调度可合理地分配测试资源、减少测试时间.以进程代数为理论基础,提出了一种SoC核流水测试的测试调度方法.通过建立并发测试进程的时间标记变迁系统模型,形成了将前者转化为共享资源的通信代数(ACSR)描述的几个定理;建立了SoC测试调度模型;将核的流水测试映射为并发执行的进程、把测试资源建模为ACSR资源,用优先级解决测试冲突,使得功耗约束下的测试获得最大并行性,同时使测试应用时间最小.实验结果证明进程代数ACSR在处理SoC测试调度问题方面优于已有的经典算法.     

基于规则的专家系统时间估计研究

在一些复杂控制系统中,专家系统作为一个决策控制器,满足整个系统的性能需要,因此研究专家系统的推理时间是必要的.专家系统的推理时间与其推理模式、知识库结构等因素有关.针对知识库结构,探讨了基于规则的专家系统的推理时间问题,利用时间齐次马尔可夫链为专家系统知识库建模,并给出了相应的时间估计模型.     

基于树型Petri网的网格资源调度模型

讨论树型网格环境下独立任务的调度问题,把网格资源计算能力和网络通信速度的异构资源调度问题转化为线性规划问题。提出网格资源调度的树型Petri网模型,基于速度优先的启发式资源调度算法对树型Petri网模型进行性能分析,验证了树型Petri网的单口模式传输特点。     

基于CloudSim的分类负载均衡调度模型

针对传统的集群调度模型效率低下不足以满足用户需求的问题,本文提出一种基于模糊聚类的分类负载均衡调度模型。首先,构建任务请求的指标体系以完成数学模型的建立;接着,采用基于模糊C均值聚类算法的改进算法对请求分类,即用改进的最小支撑树算法获取初始中心,有效性测度获取其分类个数,BP神经网络算法提高其学习能力;然后,采用两次分类的方法对服务器分类,预聚类对服务器进行功能预聚类,模糊关联聚类按处理负载能力对其分类;最后将分类调度模型在CloudSim下仿真实验,通过对比其他调度算法得到分类调度模型更具适应性和高效性,具有工程指导意义。     

基于磁盘性能模型的优化调度算法

总结分析了现阶段流行的一般磁盘调度算法和实时磁盘调度算法，并针对存储的实业业务的特性，提出了改进的调度算法，建立相对应的数学模型，最后通过模拟实验，验证了算法的有效性。