基于决策树的专用炉炉群生产策略挖掘

专用炉模式下炉群调度规则的梳理一直挺头疼的，是变量多、影响因素杂，用经验摸索或者靠仿真跑都不太好搞。这篇叫《论文研究-基于决策树的专用炉炉群生产策略挖掘》的 PDF 就还蛮有意思的，主打一个用决策树帮你从仿真数据里挖规律。

决策树的决策路径清晰，像“如果温度高、产线忙，就先哪个炉”这种策略，它能自己总结出来。用的是经典的数据挖掘套路——先搞一批仿真样本，再训练模型，看决策规则长啥样。

最妙的是，不用你一个个场景试，省事不少，而且还能发现一些人脑想不到的调度方式。你要是做类似的智能调度、生产仿真，这套思路还挺值得试试的。

文里还提了不少相关参考，比如MapReduce 决策树、剪枝优化、数据挖掘这些内容。你要是想进一步研究怎么做更轻量的规则挖掘，里面的几个链接可以直接看：

• MapReduce 决策树研究
• 基于规则精度的决策树剪枝策略
• 数据挖掘决策树

如果你现在在搞工业调度优化、或者在试着复杂设备生产策略，真可以参考下这个决策树挖掘的路子，简单直接，输出也直观。