On-line scheduling and control of flexible manufacturing cells using automata theory
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An effective flexible-manufacturing-cell (FMC) controller can be synthesized using classical automata and Ramadge–Wonham (R–W) supervisory-control theories. Such a discrete-event-system controller/supervisor would enable or disable (controllable) events for maximum deadlock-free, correct behaviour of the FMC. However, in cases of multiple part-routes, machine redundancy, etc. the R–W supervisor could include states with subsequent multiple controllable events. The question of choice arises at such states necessitating the use of an on-line decision-making agent, which, consequently, would determine the overall performance of the FMC. In the above context, this paper presents a novel methodology for the on-line, deadlock-free scheduling and control of FMCs. A two-phased method is proposed. During the off-line phase, the FMC is first modelled using time-augmented automata and a deadlock-free supervisor is synthesized using R–W control theory. Subsequently, an off-line decision-making plan is constructed. During the on-line phase, based on the latest state of the workcell and the off-line plan, the best-possible scheduling decisions are made using a real-time optimization search technique. The proposed novel approach is illustrated through a typical manufacturing-cell simulation example and compared with a random-based decision-making policy. It is clearly shown that significant improvement is achieved when using the proposed approach. Keywords: Discrete-event-systemsAutomata theorySupervisory controlOn-line routing and scheduling Acknowledgements This work was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC). Mr Golmakani was also supported by a scholarship from the Ministry of Research, Science, and Technology of Iran (MRST).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle