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蚁群算法在巡检排班中的应用
蚁群算法在巡检排班中的应用
作者:
胡刚
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
聚类(K-means)
MATLAB
蚁群算法
摘要:
随着经济的高速发展,原有的工厂日益壮大,扩建使工厂的道路逐渐复杂,导致巡检人员工作效率降低,工作量难以均衡,有必要建立巡检路线的规划模型[1]来提高工人的工作效率,本文利用蚁群算法对某一具有26个巡检点的化工厂在不同条件下的排班问题进行研究,并给出最优方案.
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文献信息
篇名
蚁群算法在巡检排班中的应用
来源期刊
科学技术创新
学科
工学
关键词
聚类(K-means)
MATLAB
蚁群算法
年,卷(期)
2018,(30)
所属期刊栏目
信息技术
研究方向
页码范围
98-99
页数
2页
分类号
TP18
字数
1534字
语种
中文
DOI
五维指标
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单位
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聚类(K-means)
MATLAB
蚁群算法
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
科学技术创新
主办单位:
黑龙江省科普事业中心
出版周期:
旬刊
ISSN:
2096-4390
CN:
23-1600/N
开本:
16开
出版地:
黑龙江省哈尔滨市
邮发代号:
14-269
创刊时间:
1997
语种:
chi
出版文献量(篇)
126927
总下载数(次)
266
总被引数(次)
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