基于改进遗传算法的电子产品CTO订单推荐

• 作者: 叶恒舟 张路 韩海峰
• 来源期刊: 桂林理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: CTO订单推荐 自适应 遗传算法 种群多样性
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学与自动化
• 页码范围: 409-414
• 页数: 6页
• 分类号: TP301|TP18
• 字数: 4965字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9057.2020.02.022

摘要

电子产品涉及的配件较多,每种配件均有多种品牌与型号,给CTO订单的确定带来较大的困难.针对上述问题,以功能定位目标贴近度为优化目标,加工成本和产品功耗为约束条件,建立了一种电子产品CTO订单推荐(CTO order recommendation,CTOR)模型,并提出一种改进的遗传算法来求解该模型.仿真结果验证了改进算法的有效性:自适应遗传算子提高了算法的收敛精度和速度,而种群的多样性维护策略在一定程度上降低了算法陷入局部最优的可能性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶恒舟	桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室	22	44	4.0	5.0
2	韩海峰	桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室	1	0	0.0	0.0
3	张路	桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室	1	0	0.0	0.0