传统的算法对分布式生产调度的求解难度非常大,而且收敛速度慢、解质量差。由此,本文以分布式装配流水车间为研究对象,尝试使用群智能和机器学习联合算法对其进行求解,并在构建分布式生产调度模数学模型中引入动态订单决策和历史订单分析学习等动态条件,进而使联合算法的优化解贴近实际生产情况。最后,采用分布式车间调度仿真软件进行建模仿真,验证优化结果的可行性。
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