20、智能生产规划与迭代方程求解方法解析

智能生产规划与迭代方程求解方法解析

在现代生产与数学计算领域，智能系统在生产规划中的应用以及高效迭代方法求解超越方程问题备受关注。下面将详细解析这两方面的内容。

智能系统在按订单装配生产规划中的应用

在按订单装配（ATO）的生产系统中，引入智能系统对于生产规划和工作调度至关重要。通过运用基于知识的智能算法和约束规划算法，能够实现高效的生产计划和调度。

知识型智能系统（KBIS）

• 交付优先级推荐算法（DPRA） ：这是一种基于学习的KBIS，它学习交付优先级与按时交付（OTD）之间的关系。其知识空间包含对应交付优先级的OTD成就关系，用于为智能规划和调度系统制定交付优先级。
• 模型排序算法（MSA） ：同样是基于学习的KBIS，学习模型序列与生产绩效因子比率（PPFR）成就之间的关系。知识空间包含对应生产模型序列的PPFR成就关系，用于确定智能规划和调度系统的生产模型序列。
• 装配任务序列算法（ATSA） ：也是基于学习的KBIS，学习任务序列与生产模型的周期时间收益率（CTYR）之间的关系。知识空间包含对应生产过程任务序列的CTYR成就关系，用于ALWABP算法优化可用工人和协作机器人（CoBots）之间的工作分配。

以下是相关索引列表：
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