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公开(公告)号：CN114839930B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210262474.8
申请日：2022-03-17
申请人： 兰州理工大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明涉及现代智能制造中分布式生产调度技术领域，特别涉及一种用于分布式装配阻塞流水车间集成调度系统,包括如下步骤：依据从问题中提炼的规则，构造分布式装配阻塞流水车间中各个车间中工件的加工序列，该序列用于表示工件的加工工艺流程；设计了一种自学习的启发式选择策略，将每个低级启发式的历史成功率总结为知识，用于指导后续低级启发式的选择；设计了调整工件序列的低级启发式；其有益效果是：本发明定义了分布式装配阻塞流水车间问题的整数规划模型，定量的表示了从分布式阻塞流水车间调度问题中提炼的规则，构造了高质量的初始的工件序列。
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公开(公告)号：CN113359630B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202110624185.3
申请日：2021-06-04
申请人： 兰州理工大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明涉及制造调度技术领域，具体为一种分布式零等待流水车间调度问题的集成优化系统，其主要包括工件初始化模块，工厂间序列优化模块和工厂内序列优化模块，在工件初始化模块中，通过收集模型知识和问题信息，构造出一系列初始解，作为带交货窗的分布式零等待流水车间调度优化集成系统的初始可行解组；所述工厂间序列优化模块是通过收集初始解中优秀个体的分布规律，对工厂间的序列分布进行估计，通过有效的知识整合，确定一个大致的潜在搜索范围；在工厂内序列优化模块中，采用了变邻域下降算法来对所有工厂中的排序进行局部调整，在这个算法中，结合了问题中的知识，提出了三种邻域结构，用来指导局部调整，减少了调整的盲目性。
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公开(公告)号：CN114839931A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210262880.4
申请日：2022-03-17
申请人： 兰州理工大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明涉及现代智能制造中分布式生产调度技术领域，特别涉及一种用于分布式制造工厂的装配阻塞流水车间集成调度系统,包括工件的加工序列生成模块，加工序列的优化模块以及产品装配模块；所述加工序列生成模块是根据装配阻塞流水车间特性构造加工车间内各加工工厂中待工件的加工序列；所述加工序列的优化模块是利用新型启发式搜索算法‑水波优化算法对加工序列生成模块中产生的加工序列进行优化；所述产品装配模块是将属于同一产品的所有工件根据其完工时间分配到装配车间进行产品组装；本发明的有益效果是：逻辑简单、易于实现和易于扩展，该系统能够优化产品加工模式，提高车间的运行效率和性能，所用优化方法方便扩展到求解智能制造生产领域中的其他调度问题。
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公开(公告)号：CN109882355A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910242268.9
申请日：2019-03-28
摘要： 本发明公开一种提升中低风速下风力发电效率的动态匹配方法，包括：获取中低风速下的动态匹配参数，并将其存储至风力发电系统的控制器中；实时测量风速，得到实时风速；判断实时风速与预定的动态匹配风速的大小，得到判断结果；并根据判断结果重新实时测量风速，或者从控制器中获取与实时风速相差第一设定阈值的标称风速，并获取其动态匹配参数；根据动态匹配参数，实现风力机涡轮的蓄能增速状态；当风力机涡轮的转速增加到最大功率输出下的风力机涡轮转速与风力机涡轮转速的变化量之和后，转化到释能发电状态；当风力机涡轮的转速降低到最大功率输出下的风力机涡轮转速时，动态匹配结束。本发明中的上述方法能够提高中低风速下的风力发电效率。
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公开(公告)号：CN108090489A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201810033760.0
申请日：2018-01-15
申请人： 兰州理工大学
摘要： 基于计算机的依据字素分割的脱机手写维文单词识别方法，属于文字模式识别的文字处理技术，其步骤为：首先根据维文规则和形态结构建立维吾尔单词字素库，包括主体、附加和点三类字素；然后，过分割单词图像得到三个字素序列，并对各类字素设计不同的特征提取和分类器；最后，通过贝叶斯网络构建字素、连体段和单词之间的分层匹配模型，推理计算字素特征至单词类别的识别置信度，融合字素识别信息和构词先验信息，获得单词识别结果。利用本发明脱机手写维吾尔单词识别方法，可以鲁棒地识别无约束、自然、流畅书写的维吾尔单词，而且算法所需训练类别固定，算法扩展性较强。
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公开(公告)号：CN116796789A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310725710.X
申请日：2023-06-19
申请人： 兰州理工大学
IPC分类号： G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06N5/01
摘要： 本发明涉及一种基于策略梯度的迁徙鸟协同优化方法与集成系统，包括如下步骤：算法种群初始化模块；在本模块中，采用了一种随机初始化方法，用于生成多个随机初始解；迁徙鸟优化算法领飞鸟群模块；在本模块中，针对领飞鸟群中的个体采用基于高斯分布的分布式估计算法优化种群，并将生成的子代解中的次优解定义为分享解，用于进化跟飞鸟群；迁徙鸟优化算法跟飞鸟群模块；在本模块中，设计了一种多策略的学习机制；在本模块中，设计了一种策略选择器和一种网络参数优化器；基于多种群合作协同的更换领飞鸟模块；在本模块中，设计了一种基于破坏重构的更换领飞鸟群规则，领飞鸟群和跟飞鸟群根据其规则进行打乱重组，完成新的种群分配。
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公开(公告)号：CN116663845A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310758286.9
申请日：2023-06-26
申请人： 兰州理工大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/0633 , G06Q50/04
摘要： 本发明涉及制造业分布式生产调度技术领域，特别涉及一种用于分布式装配混合零空闲置换流水线的集成调度方法，包括如下步骤：步骤一、调度序列初始化模块；将待加工工件随机分配到个各子工厂中，并保证每个工厂至少分配到一个工件；依次使用低级启发式方法对每个工厂中的工件进行排序；根据排好的序列生成一定数量的个体，组成一个种群，在后续的工作中，对种群中的个体进行操作；步骤二、操作的概率模型自学习策略模块；设计了一种基于概率模型的增量学习策略，将低级启发式序列总结为知识，用于指导进行自学习的选择操作算子；步骤三、破坏和重构策略模块；设计了分别针对产品和工件的破坏和重构操作，以实现进一步缩短工件完工时间的目的。
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公开(公告)号：CN113344383B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110624367.0
申请日：2021-06-04
申请人： 兰州理工大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/04
摘要： 本发明涉及制造业分布式生产调度技术领域，具体为一种用于分布式异构工厂的节能车间调度系统，包括以下步骤：步骤(1)：调度序列初始化模块，本模块中首先将待加工工件随机分配到个柜子工厂中，并保证每个工厂至少分配到一个工件；接着使用NEH方法对每个工厂中的工件进行排序；最后，根据排好的序列生成一定数量的个体，组成一个种群；步骤(2)：操作的自学习选择策略，在本模块中共有七种序列相关的操作算子和四种速度相关的操作算子，本模块设计了一种自学习的操作选择策略，将每个操作的成功率总结为知识；步骤(3)：能源节省和负载均衡调整策略，本模块中把节能零空闲流水车间调度问题转化成为节能置换流水车间调度问题。
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公开(公告)号：CN114839929A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210262435.8
申请日：2022-03-17
申请人： 兰州理工大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明涉制造业分布式生产调度技术领域，特别涉及一种用于电解铝的节能流水线调度鲸鱼优化方法与集成系统,用一种基于帕累托自适应参考点的协同鲸鱼优化算法(Cooperative Whale Optimization Algorithm with Pareto‑adaptive Reference Points，PaRP/CWOA)，用于最小化最大完工时间(makespan，CMAX)、总延迟(total tardiness，TTD)和总能耗(total energy consumption，TEC)，该算法能够优化带序列相关准备时间的分布式阻塞流水车间调度系统的运行效率和性能；包括以下步骤：调度序列初始化模块，操作的自学习选择策略和能源节省调整策略；本发明的有益效果是：本发明定义了铝加工过程中典型的一类调度问题整数规划模型：能源约束型带序列相关准备时间的分布式阻塞流水车间调度问题，并提出了一种将能耗和完工时间相结合的评价准则。
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公开(公告)号：CN114677027A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210338658.8
申请日：2022-04-01
申请人： 兰州理工大学
摘要： 本发明属于数据处理技术领域，公开了一种分布式柔性流水车间调度系统、方法、终端及介质，基于知识驱动的学习型帝王蝶优化方法的分布式柔性流水车间调度系统包括：基于知识驱动的学习型帝王蝶优化模块、分布式装配柔性流水车间调度序列生成模块、初始化模块、适用性计算模块、输出模块。本发明利用知识驱动的学习机制的帝王蝶优化算法能够有效地进化，具有自学习能力。从候选解中提取的邻域信息被视为KDLMBO算法的先验知识。学习机制由学习迁移算子和学习蝶形调整算子组成。然后，在算法的迭代过程中，由这两个合作算子实现自我学习的集体智能。实验结果证明了本发明提出的KDLMBO算法的效率和意义。
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