【摘 要】
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为了优化虚拟工业制造的控制策略,采用狼群优化的卷积神经网络算法进行虚拟工业制造控制研究。首先根据虚拟工业制造任务和资源数据,建立任务-资源列表,并结合单位矩阵对任务-资源列表进行稀疏化,形成虚拟制造单元;接着建立卷积神经网络虚拟制造控制模型,并采用狼群算法对权重和偏置进行优化;最后以所有任务的平均制造时间为目标函数,对虚拟制造单元进行训练优化。船舶主机虚拟制造实验证明,相比于常用的控制算法,通过合理设置卷积核池化尺寸的狼群优化卷积神经网络算法能够获得平均制造时间的最优解。
【机 构】
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沈阳理工大学,哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,西安电子科技大学通信工程学院,桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室,沈阳理工大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61741303),辽宁省自然科学基金计划重点项目(20180520038),教育部产学合作协同育人项(201802284028),广西自然科学基金项目(2018GXNSFAA294061)。
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为了优化虚拟工业制造的控制策略,采用狼群优化的卷积神经网络算法进行虚拟工业制造控制研究。首先根据虚拟工业制造任务和资源数据,建立任务-资源列表,并结合单位矩阵对任务-资源列表进行稀疏化,形成虚拟制造单元;接着建立卷积神经网络虚拟制造控制模型,并采用狼群算法对权重和偏置进行优化;最后以所有任务的平均制造时间为目标函数,对虚拟制造单元进行训练优化。船舶主机虚拟制造实验证明,相比于常用的控制算法,通过合理设置卷积核池化尺寸的狼群优化卷积神经网络算法能够获得平均制造时间的最优解。
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