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摘要:
针对钢铁企业生产与物流一体化协同管理中入库堆垛问题,基于出库次序A型约束、垛位选择分散性约束等,建立了以均衡库存垛位负载和最大化板坯综合匹配度为目标的联合优化模型.结合问题的特点,基于PSO算法,利用收敛指数判断种群进化状态,并对处于“收敛”状态的种群执行精英学习策略,提高粒子的活性,帮助种群跃出局部最优.最后通过实例仿真说明了模型与算法的有效性和可行性.
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文献信息
篇名 精英改进粒子群算法在入库堆垛问题中的应用
来源期刊 计算机工程与科学 学科 社会科学
关键词 入库堆垛问题 粒子群优化 精英学习策略 分散性约束 收敛指数
年,卷(期) 2015,(7) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 1311-1317
页数 7页 分类号 C934
字数 6392字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2015.07.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张琦琪 上海财经大学信息管理与工程学院 4 15 2.0 3.0
5 刘鹏 上海财经大学信息管理与工程学院 27 365 7.0 19.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
入库堆垛问题
粒子群优化
精英学习策略
分散性约束
收敛指数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
相关基金
教育部留学回国人员科研启动基金
英文译名:the Scientific Research Foundation for the Returned Overseas Chinese Scholars, State Education Ministry
官方网址:http://www.csc.edu.cn/gb/
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