【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能制造生产调度，尤其涉及基于深度学习的含中心资源柔性制造系统的无死锁调度方法。
技术介绍
1、柔性制造在当今追求多品种、小批量的生产中具有相当重要的地位。为了生存和发展，越来越多的现代化企业把柔性制造作为提高他们竞争能力的有效手段。柔性制造系统由统一的信息控制系统、物料储运系统和一组数字控制加工设备组成，是一种能适应加工对象不断变换的自动制造系统(flexible manufacturing system，fms)。柔性制造系统包含一组按次序排列的机器，这些生产机器与负责装卸传送的机器经计算机系统连接并集成一体。待加工零件在传输系统上传送，零件在一台机器上加工完毕后传到下一台机器。每台机器接受操作指令，自动加工对应零件，无需人工参与。柔性制造系统有着较高的设备利用率，运行灵活性高，能够减少设备投资。柔性制造系统在零件加工业以及与加工和装配相关的领域都有广泛的应用。
2、petri网是描述系统状态变化的图形化数学建模工具，通过petri网模型，可以揭示被描述系统的结构和行为特征。dijkstra算法是一种从一个...
【技术保护点】
1.基于深度学习的含中心资源柔性制造系统的无死锁调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的含中心资源柔性制造系统的无死锁调度方法，其特征在于，所述S2-2中采用两步向前看的死锁避免策略，具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的含中心资源柔性制造系统的无死锁调度方法，其特征在于，所述S4中利用基于前向神经网络的改进Dijkstra算法进行路径规划，找出最短工序序列，具体步骤如下：
【技术特征摘要】
1.基于深度学习的含中心资源柔性制造系统的无死锁调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的含中心资源柔性制造系统的无死锁调度方法，其特征在于，所述s2-2中采用两步向前看的死锁避免...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘慧霞，钱宸洋，曹猛，黄程，薛志豪，沈佳辉，缪姝琪，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：
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