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Adaptive Scheduling and Control Using Artificial Neural Networks and Expert Systems For A Hierarchical/Distributed FMS Architecture

机译：分层/分布式FMS体系结构的人工神经网络和专家系统自适应调度与控制

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An adaptive expert scheduler was developed that learns by itself and adapts to the dynamic FMS environment. This hybrid system uses a symbiotic architecture composed of expert systems (ESs) and artificial neural networks (ANNs) and provides a learning scheme guided by past experience. The artificial neural networks recognize patterns in the tasks to be solved in order to select the best scheduling rule according to different criteria. The expert systems, on the other hand, drive the inference strategy and interpret the constraints and restrictions imposed by the upper levels of the control hierarchy of the flexible manufacturing system. The level of self-organization achieved provides a system with a higher probability of success than traditional approaches.

机译：开发了一种自适应专家调度程序，它可以自行学习并适应动态FMS环境。该混合系统使用由专家系统（ESs）和人工神经网络（ANN）组成的共生架构，并提供根据过去经验进行指导的学习方案。人工神经网络识别要解决的任务中的模式，以便根据不同的标准选择最佳的调度规则。另一方面，专家系统驱动推理策略并解释由柔性制造系统的控制层次结构的较高级别施加的约束和限制。达到的自组织水平为系统提供了比传统方法更高的成功概率。

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作者
Rabelo, Luis Carlos; Alptekin, Sema E.;
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作者单位

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年度 1990
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