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公开(公告)号：CN110716522B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN201911066140.8
申请日：2019-11-04
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于任意时间A*启发式搜索的制造企业车间调度优化方法，包括：构建车间制造系统的Petri网模型；将Petri网模型转化为输入文件；构建标识向量、关联矩阵等相关变量用于Petri网演化和启发函数构建；构建任意时间A*算法的启发函数；采用系统初始状态标识作为任意时间A*算法的起始状态，向终止状态开展搜索，搜索从Petri网系统起始状态到终止状态的变迁发射序列即获得制造企业车间调度方案。相比于普通A*搜索算法，本发明的任意时间A*启发式搜索允许在搜索时间和解决方案质量之间进行灵活的权衡，且能在有限时间内减少节点扩展的数量，快速查找出模型变迁发射序列，进而快速获得企业车间作业调度方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110928253B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN201911066159.2
申请日：2019-11-04
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种自动制造系统的动态加权启发式调度方法，包括以下步骤：采用Petri网对自动制造系统进行建模；读取Petri网模型中各个库所对应的数据值，求取Petri网模型中库所与变迁的关联矩阵；基于关联矩阵和启发式A*搜索算法，实现在无需预测调度方案深度的情况下以更短的时间搜索获得系统从起始状态节点到目标节点的调度方案，且调度方案的质量不超过事先给定的范围。本发明以自动制造系统为对象，采用可达图中的动态加权算法，通过对启发式函数添加额外权重来评估节点，找出最符合要求的路径，此方法在牺牲少量调度结果质量的情况下，能显著加快寻找最优路径的速度，有效提高在实际应用中的效率，且此方法无需事先预测系统调度方案的深度。
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公开(公告)号：CN110348693B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201910511419.6
申请日：2019-06-13
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多核计算的多机器人快速任务调度方法，步骤为：采用Petri网建模方法对多机器人系统建模；按照自定义的文件格式将Petri网模型转化为程序输入文件；求取Petri网的WOT和WRT矩阵，以实现A*搜索算法所需的启发函数；根据输入文件构造Petri网系统的初始标识、目标标识、库所操作时间向量、前置关联矩阵和后置关联矩阵；构建支持并发的Treap数据结构表示open列表和支持并发的二叉平衡树数据结构表示closed列表；设置并行A*算法的每轮迭代最多并行扩展结点数k和并行计算线程数量p；运行并行A*算法并行搜索从初始结点到目标结点的一条发射变迁序列即为任务调度方案。本发明具有算法并行能力强、并行效率高、路径搜索效率快、所获任务调度方案质量高等优点。
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公开(公告)号：CN110716522A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201911066140.8
申请日：2019-11-04
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于任意时间A*启发式搜索的制造企业车间调度优化方法，包括：构建车间制造系统的Petri网模型；将Petri网模型转化为输入文件；构建标识向量、关联矩阵等相关变量用于Petri网演化和启发函数构建；构建任意时间A*算法的启发函数；采用系统初始状态标识作为任意时间A*算法的起始状态，向终止状态开展搜索，搜索从Petri网系统起始状态到终止状态的变迁发射序列即获得制造企业车间调度方案。相比于普通A*搜索算法，本发明的任意时间A*启发式搜索允许在搜索时间和解决方案质量之间进行灵活的权衡，且能在有限时间内减少节点扩展的数量，快速查找出模型变迁发射序列，进而快速获得企业车间作业调度方案。
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公开(公告)号：CN110928253A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911066159.2
申请日：2019-11-04
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种自动制造系统的动态加权启发式调度方法，包括以下步骤：采用Petri网对自动制造系统进行建模；读取Petri网模型中各个库所对应的数据值，求取Petri网模型中库所与变迁的关联矩阵；基于关联矩阵和启发式A*搜索算法，实现在无需预测调度方案深度的情况下以更短的时间搜索获得系统从起始状态节点到目标节点的调度方案，且调度方案的质量不超过事先给定的范围。本发明以自动制造系统为对象，采用可达图中的动态加权算法，通过对启发式函数添加额外权重来评估节点，找出最符合要求的路径，此方法在牺牲少量调度结果质量的情况下，能显著加快寻找最优路径的速度，有效提高在实际应用中的效率，且此方法无需事先预测系统调度方案的深度。
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公开(公告)号：CN110348693A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910511419.6
申请日：2019-06-13
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多核计算的多机器人快速任务调度方法，步骤为：采用Petri网建模方法对多机器人系统建模；按照自定义的文件格式将Petri网模型转化为程序输入文件；求取Petri网的WOT和WRT矩阵，以实现A*搜索算法所需的启发函数；根据输入文件构造Petri网系统的初始标识、目标标识、库所操作时间向量、前置关联矩阵和后置关联矩阵；构建支持并发的Treap数据结构表示open列表和支持并发的二叉平衡树数据结构表示closed列表；设置并行A*算法的每轮迭代最多并行扩展结点数k和并行计算线程数量p；运行并行A*算法并行搜索从初始结点到目标结点的一条发射变迁序列即为任务调度方案。本发明具有算法并行能力强、并行效率高、路径搜索效率快、所获任务调度方案质量高等优点。
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