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基于GA-BP神经网络的卷烟动力车间设备巡检路径优化研究
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作者 孙轶峰 张萍 +4 位作者 翟银娣 贾泺琳 王嘉铭 兰强 杨光露 《包装工程》 北大核心 2025年第S1期137-142,共6页
为解决卷烟动力车间设备巡检路径优化问题,满足其多工段设备联动约束、高频人机共线环境等特殊需求,提升设备管理效率与安全性,提出一种融合遗传算法(GA)与反向传播神经网络(BP)的GA-BP混合优化模型。该模型通过BP神经网络建立路径特征... 为解决卷烟动力车间设备巡检路径优化问题,满足其多工段设备联动约束、高频人机共线环境等特殊需求,提升设备管理效率与安全性,提出一种融合遗传算法(GA)与反向传播神经网络(BP)的GA-BP混合优化模型。该模型通过BP神经网络建立路径特征与路径代价的映射关系模型以预测障碍物,并利用遗传算法进行巡检路径的个体编码与最优路径搜索,二者协同构建预测-优化-反馈闭环体系。基于某烟厂卷包动力车间实际场景进行实验,在地图大小为100×100格、障碍物概率为0.3%的仿真环境下,算法经过200次迭代后,于40代左右达到稳定收敛状态,最终获得最佳适应度值56。实验结果表明,规划出的路径不仅能以最短距离串联所有目标设备,同时有效避开障碍物并实现闭环。研究方法在多终点路径规划问题中展现出显著优势;通过BP神经网络与遗传算法的深度融合,进一步提升了路径规划准确性和算法对动态环境的适应性;所提出的算法框架具备良好的通用性,可广泛应用于多目标路径规划领域,具有重要的应用前景。 展开更多
关键词 卷烟动力车间 设备巡检路径优化 GA-BP神经网络 适应度 路径规划
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