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标题: 应用类神经网路于无人搬运车指派法则之研究
A Study of AGV's Dispatching Rules Using Neural Network
作者: 李庆恩
国立交通大学工业工程研究所
关键字: 无人搬运车;指派法则;类神经网路;投标法则;Automated guided vehicle;Dispatching rules;Neural network;Biddingprinciple
公开日期: 1995
摘要: 对于自动化生产系统而言,物料搬运系统能 否有效率的执行对于系统之绩效有很大的影响 .基于弹性、安装容易和可移动性等优点,无人 搬运车适用于大部分的制造环境,而逐渐成为 重要的现代化搬运工具.目前无人搬运车的控 制多半依据指派法则所设定的优先次序来决定 无人搬运车的途程,但由于生产作业的要求与 系统状况的变异性极大,无人搬运车的指派结 果是否能随着系统条件的改变而弹性地加以调 整,便成为影响系统绩效的重要关键.本计画将 以投标系统作为无人搬运车指派之控制基础. 在投标系统运作下,使无人搬运车之指派能考 量更多因素,根据不同系统状况,以不同之权重组合弹性调配指派法则,以期使无人搬运车的 控制能针对系统的变异随时作迅速反应.虽然 过去的文献指出混合指派法则下权重之选择将 直接影响到系统之绩效,然而却一直没有研究 能针对最佳权重之组合作系统性探讨.因此,本 计画希望以类神经网路的方法结合投标系统控 制架构,探讨无人搬运车弹性指派逻辑下最佳 权重之组合.
官方说明文件#: NSC84-2213-E009-014
URI: http://hdl.handle.net/11536/96880
https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=190629&docId=33087
显示于类别：Research Plans


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