基于粗集的智能調(diào)度方法研究.pdf

1、近年來,粗集理論在機(jī)器學(xué)習(xí)與知識發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘、決策支持與分析等方面獲得了廣泛應(yīng)用.所以如何把粗集理論應(yīng)用于生產(chǎn)調(diào)度中,在歷史調(diào)度數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)成功的調(diào)度規(guī)則,建立起提供給調(diào)度人員決策支持的調(diào)度規(guī)則知識庫,是本文研究的重點.本文首先通過回顧生產(chǎn)調(diào)度的方法,闡述了基于產(chǎn)生式規(guī)則的調(diào)度規(guī)則知識庫的重要性,并指出基于粗集的知識獲取技術(shù)是構(gòu)造知識庫的基礎(chǔ).介紹了粗集的基本概念和使用粗集獲取經(jīng)驗知識的主要技術(shù),然后描述了基于粗集的生產(chǎn)調(diào)度從知識獲取到

2、建立知識庫的一個完整的過程.本文通過比較研究已經(jīng)存在的幾種數(shù)據(jù)離散化算法,找到了適合于處理調(diào)度數(shù)據(jù)的布爾邏輯和粗集相結(jié)合的離散化算法,并進(jìn)行了改進(jìn).對調(diào)度中存在的多決策屬性并存的決策表分解問題,提出了有因果關(guān)系決策屬性的決策表分解方法.在屬性約簡時加入有效的先驗知識無疑會提高約簡的效率,提高約簡結(jié)果的滿意度,基于此本文提出了有約束指導(dǎo)的屬性約簡方法.通過現(xiàn)場調(diào)研,獲取了大量調(diào)度參考數(shù)據(jù),使用粗集方法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后從中找到了蘊(yùn)含著的