遗传神经网络在板材优化下料中的应用

• 作者: 岳琪 张怡卓 曹军
• 来源期刊: 林业研究(英文版)
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 遗传算法 BP模型 优化
• 年，卷（期）: 2003,（1）
• 页码范围: 87-88
• 页数: 2页
• 分类号: TS612.1
• 语种: 英文

摘要

本文介绍了广泛用于下料优化中的遗传算法和神经网络,并将这两种优化算法的结合用于家具生产板材下料中.实验采用了3650 mm (1850 mm的板材生产100套写字桌吊桶.该板材的利用率达到94.14%,运算时间仅用了35秒.实验结果证明,用遗传算法训练神经网络权值的方法可提高板材利用率并减少神经网络的搜索时间,同时可以提高神经网络的全局搜索能力。表1参5

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹军		133	1090	17.0	23.0
2	张怡卓		52	196	8.0	11.0
3	岳琪		30	265	9.0	15.0