CN112907014A - 快筛派工法则方法和装置 - Google Patents

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谢宗融
林书瑄
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Abstract

一种快筛派工法则方法和装置。快筛派工法则方法包括下列步骤:取得调度结果与对应情境。根据调度结果建立派工法则探勘表,其中派工法则探勘表由派工法则与工艺所组成。计算派工法则探勘表中各派工法则的参与比率;根据参与比率计算贡献比率,取得筛选值,以筛选值决定挑选派工法则。

Description

快筛派工法则方法和装置
技术领域
本发明是涉及一种快筛派工法则方法与装置。
背景技术
目前选用派工法则的方式是通过人为或经验,依据生产环境现况作主观判断选用,然可选用的派工法则与组合搭配种类繁多,传统由规则方式模拟程式输出的调度结果,再过滤出适合的派工法则,这样的方法耗费成本也耗费时间,在强调生产效率的工作现场,不容易在有效时间内筛选到适合当下对应情境的派工法则,需要一个机制快速获得派工法则。因此,如何快筛派工法则为目前的研发方向之一。
发明内容
本发明是有关于一种快筛派工法则方法和装置。
根据本发明的一实施例,提出一种快筛派工法则方法,快筛派工法则方法包括以下步骤。取得调度结果与对应情境。根据调度结果建立派工法则探勘表,其中派工法则探勘表由派工法则与工艺步骤所组成。计算派工法则探勘表中各派工法则的参与比率;根据参与比率计算贡献比率,取得筛选值,以筛选值决定挑选派工法则。
根据本发明的另一实施例,提出一种快筛派工法则装置,快筛派工法则装置包括资料单元及探勘单元。资料单元取得调度结果或对应情境;探勘单元,探勘单元耦接资料单元,根据调度结果建立派工法则探勘表,其中派工法则探勘表由派工法则与工艺步骤所组成,计算派工法则探勘表中各派工法则的参与比率,根据参与比率计算贡献比率,取得筛选值,以筛选值决定挑选派工法则。
为了对本发明的上述及其他方面有更佳的了解,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下:
附图说明
图1绘示依照本发明一实施例的快筛派工法则装置的方块示意图;
图2A与图2B绘示依照本发明一实施例的探勘单元的一示范例示意图;
图3绘示依照本发明另一实施例用规则方式产生探勘的调度资料的甘特示意图;
图4绘示依照本发明一实施例以遗传演算法完成收敛的范例示意图;
图5A与图5B绘示依照本发明一实施例运用多解所建立的派工法则探勘表来撷取派工法则的范例示意图;
图6绘示依照本发明一实施例快筛派工法则的范例流程图。
上述附图中,附图标记含义如下:
10:快筛派工法则装置
12:处理单元
14:资料单元
16:探勘单元
18:检测单元
19:使用者接口
Up:上取部分
Down:下取部分
Mid:剖线
步骤:S62,S64,S66,S68
具体实施方式
本说明书的技术用语为参照本技术领域的习惯用语,如本说明书对部分用语有加以说明或定义,该部分用语的解释以本说明书的说明或定义为准。本公开的各个实施例分别具有一或多个技术特征。在可能实施的前提下,本技术领域具有通常知识者可选择性地实施任一实施例中部分或全部的技术特征,或者选择性地将这些实施例中部分或全部的技术特征加以组合。
图1绘示依照本发明一实施例的一快筛派工法则装置10的方块示意图。快筛派工法则装置10包括一资料单元14以及一探勘单元16。探勘单元16耦接资料单元14。
在一实施例中,资料单元14与探勘单元16可以是一硬体,例如是中央处理单元(central processing unit,CPU),或是其他可程式化的一般用途或特殊用途的微控制单元(micro control unit,MCU)、微处理器(microprocessor)、数位信号处理器(digitalsignal processor,DSP)、可编程控制器、特殊应用积体电路(application specificintegrated circuit,ASIC)、图形处理器(graphics processing unit,GPU)、算数逻辑单元(arithmetic logic unit,ALU)、复杂可编程逻辑装置(complex programmable logicdevice,CPLD)、现场可编程逻辑闸阵列(field programmable gate array,FPGA)或其他类似元件或上述元件的组合。在一实施例中,资料单元14与探勘单元16可以包括韧体、上述硬体及/或储存在存储器而由上述硬体所载入、读写及/或执行的软体或机器可执行程式码,本发明不以此为限。
在一实施例中,资料单元14前述的存储器可以是一具备记忆或储存功能的硬体,其存储器或是储存的硬体,例如是挥发性存储器(volatile memory)或非挥发性存储器(non-volatile memory),也例如是任何型态的固定式或可移动式的随机存取存储器(random access memory,RAM)、暂存器(register)、只读存储器(read-only memory,ROM)、快闪存储器(flash memory)、硬碟(hard disk drive,HDD)、固态硬碟(solid statedrive,SSD)或类似元件或上述元件的组合。资料单元14可储存至少一个调度结果与至少一对应情境,还有相对应的原派工法则。
在一实施例中,使用者接口19可以是一具显示功能的装置,例如是荧幕、手机、电脑、终端机或笔记本电脑,本发明不以此为限。
在一实施例中,探勘单元16可根据资料单元14储存、撷取或计算的调度结果与对应情境推得可能挑选派工法则的功能。例如可针对给定的调度结果与对应情境,由事件探勘(event mining)挖掘出最适于调度结果的派工法则;请参考图2A与图2B绘示依照本发明一实施例的探勘单元的一示范例示意图。调度结果例如可是甘特图;对应情境例如可是依印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)场域,可用资源例如是机台与工单,撷取4个机台与3个工单,可视为现有场域调度结果,本发明不以此为限。此应用例的调度目标为最后一道工序的完工时间点最短。本范例甘特图是以规则式的调度技术所产生。
请参考图2A,在一实施例中,四个机台分别为M1、M2、M3与M4,三个工单分别为J1、J2与J3,M2(09)、M3(10)、M2(09)、M1(12)、M1(12)、M4(15)与M4(15),共有7个工艺步骤(operation,OP),分别依序给予工艺步骤编号为1至7,即M2(09)为工艺步骤1编号,M3(10)为工艺步骤2编号,依此类推,M4(15)为工艺步骤7编号。M1(12)->M4(15)工单1的工序,M3(10)→M2(09)→M4(15)工单2的工序,M2(09)→M1(12)工单3的工序;M2(09)的09代表机台2若自0单位时间开始执行,须执行9个单位时间方可完成,0为起始时间,9为结束时间,合称为起讫时间。于一实施例中,工序以及起讫时间包括于对应情境中。
在第2A中,J1:M1(12)->M4(15)表示J1工单须先于M1机台耗时12个时间单元完成M1(12)工艺步骤,待M1机台完成后,M4机台须耗时15个时间单元完成M4(15)工艺步骤,即可完成J1中M1(12)->M4(15)的工序;J2依序完成M3(10)、M2(09)与M4(15)工艺步骤的工序;J3依序完成M2(09)与M1(12)工艺步骤的工序。
由于本范例调度目标为最后一道工序的完工时间点最短。在图2B的派工法则探勘表中,此表的横轴为派工法则,纵轴为工艺的编号。此处的派工法则可参考表1,表1中有各派工法则的定义,本发明的派工法则种类不以表1为限。在一实施例中,派工法则探勘表可以储存于资料单元14中。
Figure BDA0002347246860000051
表1
在一实施例中,图2A的调度结果的甘特图可以是资料单元14以最优近似解技术所产生,此技术以演算收敛方式取得最优近似解,并储存于资料单元14中。探勘单元16取得资料单元14例如是使用遗传演算法(genetic algorithm,GA),产生图2A的甘特图,其完成时间单元为63,工序依序为M2(09)、M3(10)、M2(09)、M1(12)、M1(12)、M4(15)与M4(15);请参考图3,图3绘示依照本发明一实施例以遗传演算法完成收敛的范例示意图,X轴为GA执行次数,每执行一次,产生一甘特图;Y轴为完工时间单位,此处取最短完工时间;由图中可知,执行GA次数越多次,完工时间越短,可收敛得最优近似解。即取得多组派工法则,满足最短完工时间。最优近似解产生器可使用非规则式的调度技术,其具有优化程序,此程序可以不断往调度最佳解的方向搜寻,渐进地得到近似最佳调度结果,不限于以上使用的GA,例如演化式演算法(Evolutionary algorithm)亦可完成以上功能。
图2A的甘特图亦可由资料单元14撷取自一家电脑设备制造商的近期短程工单工序和对应工时,请参考图4。图4绘示依照本发明另一实施例用规则方式产生探勘的调度资料的甘特示意图。本发明不以此为限。
在一实施例中,于探勘单元16若采用到先执行(first come first service,RT)的派工法则,此派工法则为工序可以开始时间越早越优先。在图2B中,括号里面的数字代表该工单的待执行工序可以被执行的时间点。根据RT,在0单位时间开始,由资料单元14取得的甘特图,若以开始的J3工艺编号1的M2(9)先服务,所以机台M2先服务9个时间单元,因满足RT,即符合派工法则RT,所以派工法则集合表中RT栏位于编号1的工艺可以二位元编码1表示;在0单位时间开始,若以开始的J2工艺步骤编号2的M3(10)先服务,所以机台M3先服务10个时间单元,因满足RT,即符合派工法则RT,所以派工法则集合表中RT栏位于编号2的工艺步骤可以二位元编码1表示;在0单位时间开始,若以开始的J2工艺步骤编号3的M2(09)先服务,所以机台M2先服务9个时间单元,因不满足RT,即不符合派工法则RT,所以派工法则集合表中RT栏位于编号3的工艺可以二位元编码0表示;依此类推,可得图2B的派工法则集合表中,RT栏位的1100101。以同样方式推演不同的派工法则,例如:PD栏位为0000001,即可填满图2的派工法则集合表;其中PD为表1中的“动态产距倍数”。
在一实施例中,请参考图5A与图5B。图5A与图5B绘示依照本发明一实施例运用多个解所建立的派工法则探勘表来撷取派工法则的范例示意图。在探勘单元16中,若图2A的甘特图执行200次,产生200张甘特图,参与比例可用派工法则出现比例为依据,例如:图5A中的参与比率,其中PD的0.143,根据派工法则探勘表的PD栏位0与1的个数,以1/7而得;RT栏位由4/7而得0.571,本范例的工艺总数为7。参与比率例如可由该派工法则探勘表的该派工法则栏位加总所有符合该派工法则除以该工艺总数。
在一实施例中,请参考图5B。贡献比例可依据派工法则于多重解的贡献程度进行筛选。贡献比例可计算Up与Down的平均参与比率。在探勘单元16中,图5A将图3横剖,剖线上取Up的平均参与比率,即上取部分,剖线下取Down的平均参与比率,即下取部分。本实施例探勘单元16取第97到200次的甘特图资料,共103次资料,即取最短完工时间的最优解区域。若Up的笔数为51,则Down的笔数为52;Up的平均参与比率于图5B中PD栏位为Σ51笔参与比率/51=Up的平均参与比率,此处为0.12;Down的平均参与比率于PD栏位为Σ51笔参与比率/52=Down的平均参与比率,此处为0.18。其他派工法则,依此类推。贡献比例例如可依据计算多个该参与比率在一剖线上下分别的加总平均。
在一实施例中,在探勘单元16中,筛选值(filter value)的计算,请参考算式一:
筛选值=(Up的平均参与比率+Down的平均参与比率)×Down的平均参与比率/Up的平均参与比率………………(1)
5B中的PD栏位的筛选值为0.45,此处的筛选值越高越好,方可满足表1中望小的派工法则,挑选派工法则挑选该筛选值高者,图5B中,例如可挑选RT、DS_PT与DS_OPN,其中,DS_PT为”迟交危机度_时间角度”,DS_OPN为”迟交危机度_工艺数角度”;若为望大的派工法则,筛选值的计算为算式二:
筛选值=(Up的平均参与比率+Down的平均参与比率)×Up的平均参与比率/Down的平均参与比率………………(2)
筛选值例如可依据以上计算多个该贡献比率的加总与乘除。只要不脱离运算筛选值精神的方法,本发明的筛选值不限于以上的算式。
在一实施例中,具有使用者接口19,由使用者接口19输入调度结果与对应情境,选择使用调度目标及可用资源,输出挑选派工法则。
在一实施例中,快筛派工法则装置10包括一检测单元18,检测单元18耦接探勘单元16;检测单元18耦接资料单元14,检测单元18可是一硬体的组成与前述探勘单元16的硬体组成相同,在此不再赘述。检测单元18检测挑选派工法则与由资料单元14取得的调度结果与对应情境的原派工法则比较相似度。探勘单元16进行多次的挑选派工法则的计算,依筛选值高低依序做排名,再与资料单元14中的原派工法则名次做比较。请参考表2,表3与表4,以15张工单,5部机台为场域情境(于一实施例中,场域情境包括于对应情境中),模拟10个资料集,工时为1~100随机产生,表2的纵轴为原派工法则,横轴为资料集、平均与排名,其中派工法则排名为RT第1名,MOPNR(剩余待做工艺数_取多)为第2名,S_OPN(订单紧急度_工艺数角度)为第3名,NINQ(机台资源竞争度_取少)为第4名,WINQ(机台资源竞争度_取多)为第5名,其余请参考表2;表3的横轴为派工法则,纵轴为资料集、平均与排名,其中派工法则排名为RT第1名,S_OPN为第2名,MWKR(衡量订单未做程度_取短)为第3名,MOPNR为第4名,SK(目前半成品时间进度)为第5名,其余请参考表3;表4纵轴为原派工法则排名与本发明挑选派工法则排名,横轴为派工法则,求算两排名的相关度,可取得其相似度关系,例如取用皮尔森相关系数(Pearson correlation coefficient)方法,此方法广泛用于度量两个变数之间的线性相依程度,将两排名带入,可得值0.8,代表相关度高,即本案的相似度高。所以挑选派工法则与原派工法则排名相似度高,故挑选派工法则可取代原派工法则,节省规则方式模拟派工法则时间与筛选派工法则时间。本发明可选用任何可计算两个变数之间的线性相依程度的方法,不限于皮尔森相关系数法。
Figure BDA0002347246860000091
Figure BDA0002347246860000101
Figure BDA0002347246860000111
在一实施例中,检测单元18检测挑选派工法则与由资料单元14根据最优近似解技术所产生的调度结果比较相似度。探勘单元16进行多次的挑选派工法则的计算,依筛选值高低依序做排名,再与资料单元14中的原派工法则名次做比较。请参考表5、表6与表7,以10张工单,10部机台为场域情境,模拟10个资料集,工时为1~100随机产生;表5,表6与表7类比表2、表3与表4,其中表7纵轴为根据最优近似解技术所产生的派工法则排名与本发明挑选派工法则排名,横轴为派工法则,求算两排名的相关度,可取得其相似度关系,例如取用皮尔森相关系数(Pearson correlation coefficient)广泛用于度量两个变数之间的线性相依程度,将两排名带入,可得值0.811765,代表相关度高,即本案的相似度高。所以挑选派工法则与原派工法则排名相似度高,故挑选派工法则可取代根据最优近似解技术所产生的派工法则,节省规则方式模拟派工法则时间与筛选派工法则时间。本发明可选用任何可计算两个变数之间的线性相依程度的方法,不限于皮尔森相关系数法。
Figure BDA0002347246860000131
Figure BDA0002347246860000141
Figure BDA0002347246860000151
图6绘示依照本发明一实施例的快筛派工法则方法的流程图。以下以一实施例说明由快筛派工法则装置10执行快筛派工法则方法。
在步骤S62中,探勘单元16由资料单元14取得储存的调度结果或对应情境;在一实施例中,探勘单元16由使用者接口19取得调度结果或对应情境;在一实施例中,选择使用一调度目标及一可用资源,输出该挑选派工法则;在一实施例中,可由资料单元14执行非规则性的调度技术例如前述GA所取得的调度结果;在一实施例中,探勘单元16亦可执行非规则性的调度技术计算调度结果,取得调度结果;本发明不以此为限。
在步骤S64中,探勘单元16根据调度结果建立派工法则探勘表,其中派工法则探勘表由派工法则与工艺步骤所组成;派工法则探勘表的横轴为派工法则,纵轴为前述的工艺;派工法则探勘表中,符合派工法则的工艺栏位以二位元编码1表示,不符合派工法则的工艺栏位以二位元编码0表示。本发明不以此表示为限。
在步骤S66中,探勘单元16计算派工法则探勘表中各派工法则的参与比率。参与比率由该派工法则探勘表的派工法则栏位加总所有符合该派工法则除以该工艺总数。例如:图5中的参与比率,其中PD的0.143,根据派工法则探勘表的PD栏位0与1的个数,以1/7而得;RT栏位由4/7而得0.571,本范例的工艺总数为7。
在步骤S68中,探勘单元16根据参与比率计算贡献比率,取得筛选值,以筛选值决定挑选派工法则。贡献比例依据计算多个参与比率于一剖线上下分别的加总平均。筛选值依据计算多个贡献比率的加总与乘除。挑选派工法则挑选筛选值高者。
根据本发明的一实施例,简单的计算参与比率与贡献比率,再计算筛选值,可节省模拟调度结果过滤出适合的派工法则的时间与成本,达到快速筛选派工法则的目标。
根据本发明的一实施例,可通过检测实际场域资料与相似场域资料,确认与本发明快筛派工法则的相似度,由表2、表3、表4、表5、表6与表7,可知挑选派工法则与实际执行的派工法则具高度相似度。故使用本发明快筛派工法则,取代现有规则式的派工法则的筛选。
以上所述的具体实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (24)

1.一种快筛派工法则方法,其特征在于,包括:
取得调度结果与对应情境;
根据所述调度结果建立派工法则探勘表,其中所述派工法则探勘表由派工法则与工艺步骤所组成;
计算所述派工法则探勘表中所述派工法则的参与比率;以及
根据所述参与比率计算贡献比率,取得筛选值,以所述筛选值决定挑选派工法则。
2.如权利要求1所述的快筛派工法则方法,其特征在于,所述调度结果为甘特图。
3.如权利要求1所述的快筛派工法则方法,其特征在于,所述调度结果由最优近似解产生器以演算收敛方式取得。
4.如权利要求1所述的快筛派工法则方法,其特征在于,所述对应情境包括:
场域情境,包括调度目标及可用资源,所述可用资源包括工单与机台;
工序,包括至少工艺步骤;
起讫时间。
5.如权利要求1所述的快筛派工法则方法,其特征在于,所述派工法则探勘表中,符合所述派工法则的所述工艺栏位以二位元编码1表示,不符合所述派工法则的所述工艺栏位以二位元编码0表示。
6.如权利要求1所述的快筛派工法则方法,其特征在于,所述参与比率由所述派工法则探勘表的所述派工法则栏位加总所有符合所述派工法则除以所述工艺总数。
7.如权利要求1所述的快筛派工法则方法,其特征在于,所述贡献比例依据计算多个所述参与比率于剖线上下分别的加总平均。
8.如权利要求1所述的快筛派工法则方法,其特征在于,所述筛选值依据计算多个所述贡献比率的加总与乘除。
9.如权利要求1所述的快筛派工法则方法,其特征在于,所述挑选派工法则挑选所述筛选值高者。
10.如权利要求1所述的快筛派工法则方法,其特征在于,包括使用者接口,由所述使用者接口输入所述调度结果与所述对应情境,选择使用调度目标及可用资源,输出所述挑选派工法则。
11.如权利要求1所述的快筛派工法则方法,其特征在于,包括检测所述挑选派工法则与所述调度结果与所述对应情境的原派工法则的相似度。
12.如权利要求1所述的快筛派工法则方法,其特征在于,包括检测所述挑选派工法则与输入相似所述调度结果与相似所述对应情境的新派工法则的相似度。
13.一种快筛派工法则装置,其特征在于,包括:
资料单元,取得调度结果或对应情境;
探勘单元,探勘单元耦接所述资料单元,根据所述调度结果建立派工法则探勘表,其中所述派工法则探勘表由派工法则与工艺步骤所组成,计算所述派工法则探勘表中所述派工法则的参与比率,根据所述参与比率计算贡献比率,取得筛选值,以所述筛选值决定挑选派工法则。
14.如权利要求13所述的快筛派工法则装置,其特征在于,包括处理单元,所述处理单元耦接所述资料单元与所述探勘单元,由使用者接口取得所述调度结果或所述对应情境,选择使用调度目标及可用资源,输出所述挑选派工法则。
15.如权利要求13所述的快筛派工法则装置,其特征在于,所述调度结果为甘特图。
16.如权利要求13所述的快筛派工法则装置,其特征在于,所述调度结果由最优近似解产生器以演算收敛方式取得。
17.如权利要求13所述的快筛派工法则装置,其特征在于,所述对应情境包括:
场域情境,包括调度目标及可用资源,所述可用资源包括工单与机台;
工序,包括至少工艺步骤;
起讫时间。
18.如权利要求13所述的快筛派工法则装置,其特征在于,所述派工法则探勘表中,符合所述派工法则的所述工艺栏位以二位元编码1表示,不符合所述派工法则的所述工艺栏位以二位元编码0表示。
19.如权利要求13所述的快筛派工法则装置,其特征在于,所述参与比率由所述派工法则探勘表的所述派工法则栏位加总所有符合所述派工法则除以所述工艺总数。
20.如权利要求13所述的快筛派工法则装置,其特征在于,所述贡献比例依据计算多个所述参与比率于剖线上下分别的加总平均。
21.如权利要求13所述的快筛派工法则装置,其特征在于,所述筛选值依据计算多个所述贡献比率的加总与乘除。
22.如权利要求13所述的快筛派工法则装置,其特征在于,所述挑选派工法则挑选所述筛选值高者。
23.如权利要求13所述的快筛派工法则装置,其特征在于,包括检测单元,所述检测单元耦接所述处理单元,检测所述挑选派工法则与所述调度结果与所述对应情境的原派工法则的相似度。
24.如权利要求13所述的快筛派工法则装置,其特征在于,包括检测单元,所述检测单元耦接所述处理单元,检测所述挑选派工法则与输入相似所述调度结果与相似所述对应情境的新派工法则的相似度。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2546159B2 (ja) * 1993-08-05 1996-10-23 日本電気株式会社 生産管理システム
TWI250426B (en) * 2004-01-20 2006-03-01 Univ Chung Yuan Christian System determining dispatching rule by knowledge-mining technology and method thereof
US8015564B1 (en) 2005-04-27 2011-09-06 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Method of dispatching tasks in multi-processor computing environment with dispatching rules and monitoring of system status
US10157355B2 (en) 2005-11-15 2018-12-18 General Electric Company Method to view schedule interdependencies and provide proactive clinical process decision support in day view form
TWI296096B (en) 2005-12-23 2008-04-21 Taiwan Semiconductor Mfg Method and system for automatically wafer dispatching
JP2007087421A (ja) 2006-11-30 2007-04-05 Hitachi East Japan Solutions Ltd 作業計画立案システム及び作業計画立案プログラム
CA2636537C (en) * 2008-06-30 2019-04-09 Autonomous Solutions, Inc. Vehicle dispatching method and system
US20100332373A1 (en) * 2009-02-26 2010-12-30 Jason Crabtree System and method for participation in energy-related markets
WO2013039553A1 (en) * 2011-09-17 2013-03-21 Narayam Amit Load forecasting from individual customer to system level
US9665668B2 (en) 2012-02-29 2017-05-30 Applied Materials, Inc. Configuring a dispatching rule for execution in a simulation
CN102737126B (zh) 2012-06-19 2014-03-12 合肥工业大学 云计算环境下的分类规则挖掘方法
US9146551B2 (en) * 2012-11-29 2015-09-29 Asm Ip Holding B.V. Scheduler for processing system
CN103413771B (zh) 2013-06-04 2016-01-27 上海华力微电子有限公司 晶圆可接受测试机台的派工方法
US10103550B2 (en) * 2016-01-19 2018-10-16 Fujitsu Limited Aggregated and optimized virtual power plant control
WO2018057469A1 (en) 2016-09-21 2018-03-29 Scianta Analytics, LLC Cognitive modeling system
US10649993B2 (en) * 2016-11-14 2020-05-12 International Business Machines Corporation Continuous caster scheduling with template driven search
US11061424B2 (en) * 2017-01-12 2021-07-13 Johnson Controls Technology Company Building energy storage system with peak load contribution and stochastic cost optimization
TWI633504B (zh) * 2017-11-16 2018-08-21 財團法人工業技術研究院 基於樹狀搜尋的排程方法與使用此方法的電子裝置
CN108549977B (zh) 2018-03-29 2022-07-26 华南理工大学 基于多Agent的面向订单的柔性生产动态调度系统
CN109523136A (zh) 2018-10-29 2019-03-26 同济大学 一种面向智能制造的调度知识管理系统
CN109636011B (zh) * 2018-11-26 2023-04-07 江苏科技大学 一种基于改进的变邻域遗传算法的多班制计划排程法
CN109543912B (zh) 2018-11-29 2021-10-01 中国水利水电科学研究院 基于深度学习的水库最优调度决策模型生成方法

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