張曉冬，張志強，陳 進(jìn)，段爽月

0 引言

隨著多品種小批量生產(chǎn)方式的推廣，生產(chǎn)系統(tǒng)決策問題的復(fù)雜性正日益提高，集中表現(xiàn)為生產(chǎn)環(huán)境的不確定性和動態(tài)性、決策變量和決策目標(biāo)的多樣性以及決策過程的模糊性和實時性。當(dāng)前已有研究大量采用數(shù)學(xué)建模的方法建立決策問題的數(shù)學(xué)模型，并通過各種優(yōu)化算法求解，在一定程度上能夠得到優(yōu)化的決策方案［1－5］。然而，數(shù)學(xué)建模的方法通?；谳^為嚴(yán)格的假設(shè)條件，導(dǎo)致在實際應(yīng)用中的可操作性和實用性較差。因此，在動態(tài)和不確定的生產(chǎn)環(huán)境中，大量的生產(chǎn)決策仍采用以人工為主的方式，依賴決策人員的豐富經(jīng)驗，對動態(tài)變化的環(huán)境快速反應(yīng)，從而提出柔性、合理的控制策略。然而，人工決策仍存在主觀性強、決策效果不穩(wěn)定和難以度量等問題。

為有效利用生產(chǎn)專家知識并提高決策質(zhì)量，近年來出現(xiàn)了生產(chǎn)決策專家系統(tǒng)（Production Decision Making Expert System，PDMES）［6－9］。該類系統(tǒng)將

針對上述問題，本文提出一種基于人機(jī)交互仿真的生產(chǎn)決策專家系統(tǒng)構(gòu)建方法，該方法采用交互仿真技術(shù)和規(guī)則遴選算法實現(xiàn)對專家知識的采集和優(yōu)選，結(jié)合融合分類算法解決知識推理的問題，并提出一種新的TR－TREE算法構(gòu)建專家系統(tǒng)規(guī)則解釋機(jī)制。

1 基于交互仿真的生產(chǎn)決策專家系統(tǒng)的構(gòu)建框架

生產(chǎn)專家的決策可使用一個三元組來表征：〈Xs，F(xiàn)u，Xg〉。其中：Xs為生產(chǎn)系統(tǒng)的狀態(tài)矢量；Fu為專家為達(dá)到生產(chǎn)目標(biāo)根據(jù)生產(chǎn)系統(tǒng)狀態(tài)矢量采取的控制策略矢量；Xg為生產(chǎn)目標(biāo)矢量?；谶@一描述，決策過程可表達(dá)為（Xs（Xg），控制策略可表達(dá)為Fu← ■k（·）Xs。其中k（·）是廣義算子，描述了從生產(chǎn)狀態(tài)矢量到控制策略矢量的各種傳遞算子或變換函數(shù)，其實質(zhì)就是專家的決策知識。基于交互仿真的生產(chǎn)決策專家系統(tǒng)的構(gòu)建框架如圖1所示。采用人機(jī)交互仿真提取Xs，F(xiàn)u和Xg矢量，評選最優(yōu)專家知識并構(gòu)建知識庫，使用知識庫中的決策數(shù)據(jù)建立推理機(jī)制與解釋機(jī)制，從而實現(xiàn)專家系統(tǒng)的構(gòu)建。具體步驟如下：

（1）根據(jù)生產(chǎn)過程建立生產(chǎn)系統(tǒng)的仿真模型，并在此基礎(chǔ)上開發(fā)交互接口、數(shù)據(jù)保存接口和人機(jī)顯示界面，形成人機(jī)交互仿真模型，作為專家決策數(shù)據(jù)的獲取平臺。

（2）基于人機(jī)交互仿真模型進(jìn)行多專家決策數(shù)據(jù)獲取，通過多因素析因試驗，評選出不同生產(chǎn)目標(biāo)狀態(tài)下的最優(yōu)專家決策，并將最佳決策數(shù)據(jù)作為知識庫構(gòu)建的訓(xùn)練樣本。

（3）利用決策數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建推理機(jī)，抽象出專家決策知識k（·）的數(shù)學(xué)表達(dá)。

（4）使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽取算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行規(guī)則抽取，建立基于最優(yōu)決策專家知識的決策規(guī)則，解釋推理機(jī)的推理過程。

（5）當(dāng)生產(chǎn)環(huán)境變化時，提取系統(tǒng)的再學(xué)習(xí)需求，通過對仿真模型的修正模擬新的生產(chǎn)環(huán)境，再通過交互仿真采集新的專家決策數(shù)據(jù)，不斷補充完善專家系統(tǒng)知識庫。

接下來，基于上述構(gòu)建框架詳細(xì)介紹實現(xiàn)基于交互仿真的生產(chǎn)決策專家系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。

2 基于人機(jī)交互仿真的專家知識獲取

2.1 建立生產(chǎn)系統(tǒng)基礎(chǔ)仿真模型

建立生產(chǎn)系統(tǒng)基礎(chǔ)仿真模型的目的是模擬現(xiàn)實生產(chǎn)系統(tǒng)的各種生產(chǎn)狀態(tài)參數(shù)，為獲取專家知識搭建仿真平臺?；谶@一出發(fā)點，生產(chǎn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)仿真模型需實現(xiàn)以下功能：①支持將生產(chǎn)訂單作為遴選試驗的輸入；②利用仿真系統(tǒng)的隨機(jī)性構(gòu)建出專家決策覆蓋的實例空間，即生產(chǎn)狀態(tài)矢量樣本集合；③將專家決策結(jié)果作為仿真程序的決策策略，推動仿真程序繼續(xù)運行；④利用仿真輸出數(shù)據(jù)評價出每個專家作出的決策對于生產(chǎn)目標(biāo)的優(yōu)化程度。生產(chǎn)系統(tǒng)基礎(chǔ)仿真模型可借助于通過商品化生產(chǎn)系統(tǒng)仿真軟件的二次開發(fā)來實現(xiàn)。

2.2 人機(jī)交互仿真

基于生產(chǎn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)仿真模型，建立可支持人機(jī)交互的仿真模型，從而實現(xiàn)專家決策數(shù)據(jù)的采集和保存。因此，人機(jī)交互模塊應(yīng)具備數(shù)據(jù)顯示前端和決策數(shù)據(jù)保存兩個功能。其中，決策數(shù)據(jù)顯示前端為制造系統(tǒng)仿真模型和生產(chǎn)專家之間的人機(jī)交互提供接口；決策數(shù)據(jù)保存模塊用于實時記錄專家決策數(shù)據(jù)、生產(chǎn)狀態(tài)矢量以及生產(chǎn)目標(biāo)狀態(tài)數(shù)據(jù)，并保存到數(shù)據(jù)庫中。人機(jī)交互仿真的運行過程為：仿真程序在每一事件發(fā)生時判斷是否處于決策點，如果是則仿真暫停，啟動人機(jī)交互模塊，生產(chǎn)專家根據(jù)仿真程序提供的生產(chǎn)狀態(tài)矢量值，輸入相應(yīng)的生產(chǎn)控制策略矢量值；之后仿真繼續(xù)運行，得到該策略下的生產(chǎn)目標(biāo)值。由于其獨特性，人機(jī)交互模塊需要獨立開發(fā)，再通過接口程序?qū)崿F(xiàn)與基礎(chǔ)仿真模型的互聯(lián)。

2.3 最優(yōu)專家決策評選

為保證所構(gòu)建的專家系統(tǒng)具有優(yōu)化性質(zhì)，需要從人機(jī)交互模塊所采集的專家決策數(shù)據(jù)中評選出不同生產(chǎn)目標(biāo)狀態(tài)下最優(yōu)的專家決策。為此，本文提出一種基于仿真實驗的最優(yōu)決策評選方法。該方法將生產(chǎn)訂單和專家決策數(shù)據(jù)作為兩個試驗因素，生產(chǎn)目標(biāo)矢量值作為試驗指標(biāo)（如庫存水平、訂單完成及時率和全局設(shè)備利用率等），通過對因素和指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計分析實現(xiàn)最優(yōu)專家決策的評選。

設(shè)有r個專家參加決策，有s種不同生產(chǎn)計劃任務(wù)，每個專家對每種不同的生產(chǎn)計劃進(jìn)行t次交互仿真，X（l）ijk為在第k次交互仿真試驗后，第i個專家完成第j個生產(chǎn)計劃后獲得的第l個生產(chǎn)目標(biāo)矢量值。

由于兩個試驗因素之間的獨立性無法預(yù)先得知，本文根據(jù)因素的交互效應(yīng)程度確定專家調(diào)度決策的抽取方案：

（1）計算交互效應(yīng)檢驗統(tǒng)計量

其次，計算誤差效應(yīng)平方和

再次，計算交互效用檢驗統(tǒng)計量

式中，fE為對應(yīng)平方和的自由度，如果交互效應(yīng)顯著，則FHP將服從自由度為（fHP，fE）的F分布。

（2）根據(jù)交互效應(yīng)檢驗統(tǒng)計結(jié)果

1）如果交互效應(yīng)顯著，則求取專家i完成計劃j后取得的t次目標(biāo)矢量的均值Rij（l），選擇均值為最大值的專家決策數(shù)據(jù)作為知識庫的最優(yōu)決策數(shù)據(jù)。

2）如果交互效應(yīng)不顯著，但專家效應(yīng)顯著，則計算每位專家完成所有生產(chǎn)計劃后取得的目標(biāo)矢量的均值

選擇均值最大的專家決策數(shù)據(jù)作為知識庫的最優(yōu)決策數(shù)據(jù)。

3）如果交互效應(yīng)不顯著且專家效應(yīng)也不顯著，則對每個專家決策數(shù)據(jù)按照下式進(jìn)行計算：

選取Indexi最小的專家決策數(shù)據(jù)作為知識庫的最優(yōu)決策數(shù)據(jù)。

上述專家決策數(shù)據(jù)的評選過程也需要獨立開發(fā)，通過專用數(shù)據(jù)接口訪問人機(jī)交互模塊采集的專家決策數(shù)據(jù)。

3 專家系統(tǒng)的推理機(jī)及解釋機(jī)制

3.1 推理機(jī)的實現(xiàn)

通常，專家系統(tǒng)的推理機(jī)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)建。由于生產(chǎn)系統(tǒng)的控制策略矢量通常較為復(fù)雜，例如在換線決策中，是否停機(jī)換線為布爾型變量，停機(jī)時間為連續(xù)型變量，而停機(jī)臺數(shù)則為離散型變量。為避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對多模式的變量進(jìn)行分類時精度不夠的問題，本文首先采用徑向基函數(shù)（Radical Basis Function，RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成由生產(chǎn)狀態(tài)矢量到控制策略矢量的非線性映射，然后使用Fisher分類技術(shù)完成控制策略矢量中離散變量的二次線性映射。該方法既可以解決Fisher分類器對非線性分類的不足，又可以解決RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對離散分類的精度缺陷［10－12］。具體構(gòu)建方法為：

（1）基于人機(jī)交互仿真獲取的知識庫最優(yōu)決策數(shù)據(jù)對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，獲得最佳網(wǎng)絡(luò)。對于控制策略中布爾型變量使用該最佳網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類。

（2）使用最佳網(wǎng)絡(luò)對知識庫中現(xiàn)有的生產(chǎn)狀態(tài)矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

（3）對于控制策略矢量中的離散型變量（多模式分類），使用（2）中的分類結(jié)果和對應(yīng)知識庫的控制策略中的值，組成新的訓(xùn)練樣本｛（y1，r1），（y2，r2），…，（yj，rj）｝，進(jìn)行 Fisher分類：控制策略矢量中的離散變量用d表示，其實際值用rj表示，對應(yīng)的輸出層神經(jīng)元預(yù)測值用yj表示，根據(jù)控制策略變量決定分類模式的數(shù)量并構(gòu)建Fisher分類器：

式中：i為Fisher分類的模式，b為Fisher分類系數(shù)，b0為Fisher分類的常數(shù)項。

當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成對控制策略中布爾變量的分類后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對多模式變量的分類結(jié)果在Fisher分類器中進(jìn)行二次分類，利用下式計算分類結(jié)果：

針對控制策略矢量中的離散變量d和第j個輸出層的神經(jīng)元預(yù)測值yj，分別計算在不同分類模式下Fisher分類的結(jié)果值，選出最大的結(jié)果值對應(yīng)的分類模式作為第j個輸出層神經(jīng)元的真實輸出。

3.2 解釋機(jī)制的實現(xiàn)

推理機(jī)構(gòu)建完成后，需要對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行規(guī)則的抽取，構(gòu)建專家系統(tǒng)的解釋機(jī)制。在規(guī)則抽取算法中，考慮到TREPAN算法具有較高的保真度和較少的計算量，但分類穩(wěn)定性不夠的特點［13－14］，本文提出一種基于TREPAN算法的受試者工作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲線分析技術(shù)［22］以及分類與回歸樹（Classification And Regression Trees，CART）決策樹的規(guī)則抽取算法TR－TREE。其主要思想是通過ROC技術(shù)找出若干組不容易被分開的生產(chǎn)狀態(tài)變量區(qū)間，通過對這些區(qū)間進(jìn)行隨機(jī)擴(kuò)充，并通過使用推理機(jī)獲得推理結(jié)果，使得抽取出的規(guī)則在上述不容易被劃分的區(qū)間內(nèi)能夠最近似地抽取出推理機(jī)的調(diào)度規(guī)則。步驟如下：

（1）計算知識庫中生產(chǎn)狀態(tài)矢量的主成分Fi及其對應(yīng)系數(shù)ui和主成分方差λi。

（2）計算生產(chǎn)狀態(tài)矢量中對所有主成分累計貢獻(xiàn)率最大的變量。

（3）在某個具體的控制變量模式j(luò)下，對于大累計貢獻(xiàn)率變量，根據(jù)ROC曲線選取滿足以下兩個條件的最佳變量i：①ROC真實面積等于0.5的顯著性水平小于0.1；②ROC曲線面積最大。計算最佳變量i在某個控制變量模式j(luò)下的最小敏感區(qū)間Sensitive＿Intervalij。其中，最小敏感區(qū)間指在該區(qū)間中，ROC中（1－Sensitivity）的變量值最大，表明ROC生成的最小敏感區(qū)間在某特定模式下，對控制策略預(yù)測錯誤的概率較大。因此需要在該區(qū)間增加樣本，使決策樹對上述區(qū)間的分類盡可能正確。不同最佳變量在不同分類模式的情況下，生成的最小敏感區(qū)間可能存在不重合的情況，因此需要對重合的最小敏感區(qū)間采取下述的交操作：

需要注意的是，在上述公式中，模式j(luò)和k屬于同一個特定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠推理的最大分類模式集合。

（4）根據(jù)Sensitive＿Intervalij內(nèi)樣本的分布狀態(tài)Distrij，生成m個隨機(jī)數(shù)random＿numberij，對于不屬于最佳變量組的變量，將在其樣本區(qū)間內(nèi)隨機(jī)生成一組樣本random＿number2。將上述樣本使用隨機(jī)組合的方式重新組合成一系列的生產(chǎn)狀態(tài)樣本｛random＿numberij，random＿number2｝。

（5）采用TREPAN算法中的oracle函數(shù)，將擴(kuò)充的樣本送到推理機(jī)中進(jìn)行推理，以獲得相應(yīng)的控制策略變量值。

（6）采用CART函數(shù)，將抽樣選取出的樣本根據(jù)CART算法建立決策樹，作為推理機(jī)的推理規(guī)則，并對構(gòu)建出的規(guī)則實施文本預(yù)置。

4 應(yīng)用案例

4.1 應(yīng)用背景

某摩托車發(fā)動機(jī)關(guān)的鍵零部件生產(chǎn)單元由8臺柔性加工中心組成，每臺加工中心均需要負(fù)責(zé)發(fā)動機(jī)箱體、箱蓋、缸體等多種零部件的加工。為滿足訂單的及時交付，需要頻繁換線。換線決策要求決策者依據(jù)經(jīng)驗實時地考慮訂單數(shù)據(jù)、在制品庫存、設(shè)備狀態(tài)等復(fù)雜生產(chǎn)狀態(tài)信息做出決策，因此難以采用數(shù)學(xué)規(guī)劃的方法尋求最優(yōu)決策；而當(dāng)前的人工換線決策方法又無法保證決策的優(yōu)化水平，為此非常適合基于人機(jī)交互仿真來構(gòu)建生產(chǎn)單元的換線決策專家系統(tǒng)，通過專家系統(tǒng)來實時協(xié)助生產(chǎn)管理人員進(jìn)行換線決策。

4.2 確定生產(chǎn)控制策略矢量、生產(chǎn)狀態(tài)矢量和生產(chǎn)目標(biāo)矢量

根據(jù)本文提出的專家系統(tǒng)構(gòu)建框架，首先分別建立該生產(chǎn)單元的生產(chǎn)控制策略矢量、生產(chǎn)狀態(tài)矢量和生產(chǎn)目標(biāo)矢量。

（1）生產(chǎn)控制策略矢量 當(dāng)新訂單到達(dá)時，專家需根據(jù)現(xiàn)場情況確定繼續(xù)生產(chǎn)前道工序零件的時間MWT、換線方式（快換、慢換）SLS和換線策略CS（共9個選項，負(fù)責(zé)四軸數(shù)控加工中心的生產(chǎn)切換）的值。表示為Fu＝（MWT，SLS，CS）。

（2）生產(chǎn)狀態(tài)矢量 生產(chǎn)狀態(tài)矢量Xs是描述換線前生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)以及生產(chǎn)計劃的一組變量集合，是專家決策的依據(jù)。本案例的生產(chǎn)狀態(tài)矢量有：

INVENTORY＿STATUS為目前生產(chǎn)線上庫存的零件數(shù)量，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為連續(xù)型，單位為個；

LEFT＿TIME為零件距離交貨期的剩余時間；數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為連續(xù)型，單位為d；

LEFT＿M(jìn)ANUFACTURING為零件還需要生產(chǎn)的數(shù)量，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為連續(xù)型，單位為d；

FAILED＿TIME為系統(tǒng)出現(xiàn)失效已經(jīng)持續(xù)的時間，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為連續(xù)型，單位為d；

PROCi＿STATUS為加工中心的狀態(tài)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為布爾型。如PROCi＿STATUS＝0表示加工中心當(dāng)前沒有工作。

生產(chǎn)訂單變量組是生產(chǎn)訂單作為交互仿真試驗的一個因素，被包含進(jìn)生產(chǎn)狀態(tài)矢量中。這樣可以使得通過生產(chǎn)訂單觸發(fā)出換線點，也更符合車間調(diào)度的現(xiàn)狀。生產(chǎn)訂單變量組包含以下幾個變量：

ORDER＿KIND為新訂單類型，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為離散型；

ORDER＿AMOUNT為新訂單要求交貨的數(shù)量，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為離散型；

ORDER＿URGENT 為新訂單的緊急度，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為離散型；

DEAD＿TIME為新訂單的交貨期，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為離散型。

（3）生產(chǎn)目標(biāo)矢量 換線決策者進(jìn)行決策所期望實現(xiàn)的目標(biāo)，本案例中表示為：Xg＝（I＿RATE，U＿RATE，E＿EFFECTIVENESS）。其中：I＿RATE為在制品庫存，U＿RATE為累計訂單完成率，E＿EFFECTIVENESS為全局所有設(shè)備利用率。

4.3 基于交互仿真的專家決策優(yōu)選

本案例中，采用商品化eM－PlantTM仿真軟件構(gòu)建生產(chǎn)單元的基礎(chǔ)仿真模型。eM－Plant是一種面向?qū)ο蟮纳a(chǎn)系統(tǒng)建模與仿真平臺，具有典型生產(chǎn)設(shè)備對象庫和豐富的仿真結(jié)果的統(tǒng)計分析工具，提供了SimTalk編程語言和多種相關(guān)軟件接口，具有較強的二次開發(fā)能力［15］。在生產(chǎn)系統(tǒng)仿真模型的基礎(chǔ)上，利用Visual C＋＋開發(fā)人機(jī)交互的數(shù)據(jù)顯示前端和決策數(shù)據(jù)保存模塊，并通過動態(tài)鏈接庫（Dynamic Link Library，DLL）與eM－Plant中建立的仿真模型互聯(lián)，從而實現(xiàn)用于專家決策信息采集的人機(jī)交互仿真。人機(jī)交互仿真的運行界面如圖2所示。

利用人機(jī)交互仿真采集的四位生產(chǎn)專家決策數(shù)據(jù)，再對不同的生產(chǎn)目標(biāo)下生產(chǎn)訂單和專家決策數(shù)據(jù)之間的關(guān)系進(jìn)行因素分析和最優(yōu)專家決策評選，從而評選出最優(yōu)專家決策數(shù)據(jù)。由于該生產(chǎn)單元具有多個生產(chǎn)目標(biāo)矢量，本文將每個目標(biāo)矢量作為目標(biāo)函數(shù)分別進(jìn)行實驗數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)采集結(jié)果如表1所示?；跀?shù)據(jù)采集結(jié)果和式（1）的檢驗算法，因素間交互效應(yīng)的檢驗結(jié)果如表2所示。

實驗1 以降低在制品庫存為決策目標(biāo)。在本次試驗中，選定置信水平α＝0.05，由表2的檢驗結(jié)果可知P－Value＞α，即生產(chǎn)訂單和專家數(shù)據(jù)之間的交互效應(yīng)顯著。再根據(jù)式（2）計算得出＝max＝max＝max。因此，為降低庫存，當(dāng)執(zhí)行訂單1與訂單3時，采用專家4的策略最優(yōu)；當(dāng)執(zhí)行訂單2時，采用專家2的策略最優(yōu)。將上述最優(yōu)專家決策過程數(shù)據(jù)保存進(jìn)知識庫中，作為專家系統(tǒng)的知識來源。

實驗2 以提高訂單完成率為決策目標(biāo)。由表2的檢驗結(jié)果可知P－Value＞α，即生產(chǎn)訂單和專家數(shù)據(jù)之間的交互效應(yīng)也顯著，計算得出：＝max＝max，＝max。因此，為確保訂單完成，當(dāng)執(zhí)行訂單1與訂單2時，采用專家1的策略最優(yōu)；當(dāng)執(zhí)行訂單3時，采用專家3的策略最優(yōu)。

實驗3 以提高設(shè)備利用率為決策目標(biāo)。在這一實驗中，由表2的檢驗結(jié)果可知P－Value＜α，即生產(chǎn)訂單和專家數(shù)據(jù)之間的交互效應(yīng)不顯著。則根據(jù)式（3）計算得出：z2＝max。因此，為提高設(shè)備利用率，采用專家2的策略存入決策知識庫。

表1 通過交互仿真采集的實驗數(shù)據(jù)

表2 實驗數(shù)據(jù)的交互效應(yīng)檢驗結(jié)果

4.4 換線調(diào)度專家系統(tǒng)的構(gòu)建

（1）推理機(jī)的構(gòu)建 基于所建立的最優(yōu)專家決策知識庫，使用MATLAB軟件構(gòu)建出回歸RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對控制策略變量生產(chǎn)前道工序零件的時間MWT和換線策略CS進(jìn)行回歸；構(gòu)建RBF競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對控制策略變量換線方式SLS進(jìn)行分類。分別對MWT和CS變量構(gòu)建出4個和9個Fisher線性分類器；將Fisher分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聚合，即當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸結(jié)束，將結(jié)果送入到Fisher分類器中，判斷最終的類別；以mat文件格式保存最終生成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，作為算法庫的一部分。經(jīng)測試，分類器對SLS，MWT和CS測試樣本的分類正確率分別達(dá)到75%，60%和80%。

（2）解釋機(jī)制的構(gòu)建 基于本文提出的TR－TREE算法，換線決策專家系統(tǒng)的解釋機(jī)制共抽取出42條換線調(diào)度規(guī)則。經(jīng)檢驗，解釋機(jī)制與推理機(jī)的推理結(jié)果保真達(dá)到了84%，即解釋機(jī)制能較為可靠地反映推理機(jī)的工作過程。

4.5 優(yōu)化分析

為驗證換線決策專家系統(tǒng)的有效性，通過二次開發(fā)將所抽取的專家規(guī)則集成到生產(chǎn)單元的仿真模型中，對該生產(chǎn)單元2008年度各月生產(chǎn)計劃進(jìn)行了仿真運行。將仿真輸出數(shù)據(jù)（基于專家系統(tǒng)調(diào)度）與歷史數(shù)據(jù)（基于人工調(diào)度）的目標(biāo)矢量值進(jìn)行對比分析，如表3所示。經(jīng)過統(tǒng)計檢驗得知：基于專家系統(tǒng)調(diào)度的平均庫存顯著小于基于人工調(diào)度的庫存水平，且降低幅度達(dá)3.6%；基于專家系統(tǒng)調(diào)度的訂單完成及時率顯著大于基于人工調(diào)度的訂單完成及時率，且降低幅度高達(dá)11%；基于專家系統(tǒng)調(diào)度的設(shè)備利用率顯著大于基于人工調(diào)度的訂單完成及時率，且降低幅度達(dá)27%，結(jié)果表明，所建立的專家系統(tǒng)可實現(xiàn)復(fù)雜生產(chǎn)環(huán)境下的優(yōu)化決策，同時所提出的車間層生產(chǎn)決策專家系統(tǒng)的構(gòu)建方法是有效的。

表3 專家系統(tǒng)與人工調(diào)度的效果對比

續(xù)表3

5 結(jié)束語

本文提出了一種基于交互仿真的生產(chǎn)決策專家系統(tǒng)構(gòu)建方法，與已有方法相比具有如下特點：①基于生產(chǎn)專家的知識經(jīng)驗進(jìn)行推理實現(xiàn)生產(chǎn)決策，更符合生產(chǎn)現(xiàn)場的實際情況，克服了傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型方法在實用性和可操作性方面的問題；②采用交互仿真技術(shù)和規(guī)則遴選算法實現(xiàn)對專家知識的優(yōu)選，可有效提高決策的穩(wěn)定性和決策的優(yōu)化性質(zhì)；③當(dāng)生產(chǎn)環(huán)境變化時，基于交互仿真構(gòu)建的專家系統(tǒng)可快速模擬變化后的生產(chǎn)環(huán)境，通過交互仿真實驗方便地采集新的專家決策數(shù)據(jù)，從而保證系統(tǒng)具有良好的柔性擴(kuò)展能力和再學(xué)習(xí)機(jī)制。

今后的研究將從以下幾方面做進(jìn)一步深入：①實現(xiàn)支持全參數(shù)化定制的交互仿真，解決樣本覆蓋的知識空間問題；②進(jìn)一步研究和改進(jìn)分類算法及知識抽取算法，提高推理機(jī)預(yù)測的準(zhǔn)確率。

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