A Decision-tree approach to rescheduling
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
ÖZETÇE YENİDEN ÇİZELGELEME İÇİN BİR KARAR-AĞACI YAKLAŞIMI Üretim sırasında olabilecek bir aksaklık durumunda, üretim şefine karar vermede destek sağlayacak bir program geliştirilmiştir. O'nun bu gibi durumlardaki yaklaşımı benzetimlenmiştir. Bu sebeple, kendisinden ve üretim çevresinden çeşitli bilgiler toplanıp, bu bilgiler önce karar-ağacı biçiminde betimlenmiştir. Daha sonra da uzman sistemler çerçevesinde, bir mantıksal, programlama dili deyimlerine dönüştürülmüştür. Kullanıcıya en önemli destek, asıl çizelgenin uygulanamadığı zamanlar, ne üretilmesi konusunda karar verilmesi gereken durumlarda sağlanmıştır. Uzman sistemlerdeki `öğrenme` olgusu bu bölümde uygulanabilir bulunmamıştır. Buna karşın kullanıcıya karar verme durumunda daha fazla yardımcı olabilmek amacıyla bir yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemde aday üretimler, önceden edinilmiş ağırlıklar kullanılarak oranlanmış ve öncelik sırasına dizilmiştir. Bu taslak, bir gerçek zamanlı üretim çizelgeleme programı için temel olarak kullanılabilir. IV ABSTRACT A DECISION-TREE APPROACH TO RESCHEDULING A tool is developed to support the production scheduler by decision making in a case when something went wrong during production. His way of approaching such problems is simulated. For this, different types of data are collected from him and the environment. Then, they are initially represented as decision trees which are afterwards- transformed into expressions in a logical programming language using the expert system framework. The major support given to the user is for the case when he is to make a choice of what to produce when the actual schedule can not be applied. The learning idea is found to be uneasy to apply for this section. But a method is developed, to help the scheduler by making a choice in such situations. The alternative candidate products are rated with prior weights for this purpose. This idea might also be the basis for a real time scheduler.
Collections