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摘要
为了提高智能车间生产流程优化等级,采用物联网监测智能车间生产情况,根据监测数据建立生产流程优化目标函数。建立基于最小完工时间和最小生产成本的双目标函数,获得物联网监测实时数据样本,采用卷积神经网络对数据样本进行训练,获得目标函数的最优参数,最后求解最小完工时间和最小生产成本。通过差异化设置卷积核尺寸,验证不同卷积核尺寸的完工时间和生产成本,选择适合生产流程优化的卷积核尺寸。通过最小完工时间和最小生产成本二维可视化,可获得生产流程最优值,将卷积神经网络算法和其他常用优化算法分别进行实例仿真。试验结果表明,该文算法优势明显,在生产流程优化方面适用性强。
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