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基于在线检测动态一维下料问题的GPU并行蚁群算法
被引量：
6
1
作者
鲁强
周新
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期1774-1782,共9页
随着在线检测技术发展,生产线上的物料需要根据检测结果进行快速切割。已有一维下料优化问题是根据全局目标进行建模的,其最优化算法不能满足实时调整切割方案的要求。本文首先根据物料在线检测及切割特点提出了动态多规格一维下料优化...
随着在线检测技术发展,生产线上的物料需要根据检测结果进行快速切割。已有一维下料优化问题是根据全局目标进行建模的,其最优化算法不能满足实时调整切割方案的要求。本文首先根据物料在线检测及切割特点提出了动态多规格一维下料优化问题,并给出最优化模型;然后结合GPU特点创建并行蚁群算法来求解多规格动态一维下料问题,以保证在有限时间内求得近似最优结果;经过算法分析证明,对于大规模数据变量,并行蚁群算法效率高于传统蚁群算法。通过实验表明,在大规模数据量下,此并行蚁群算法与传统蚁群算法和分支定界算法相比,能够在较短时间内得到较优切割方案。
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关键词
动态一维下料问题
并行蚁群算法
在线检测
GPU计算
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职称材料
题名
基于在线检测动态一维下料问题的GPU并行蚁群算法
被引量：
6
1
作者
鲁强
周新
机构
中国石油大学(北京)地球物理与信息工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期1774-1782,共9页
基金
国家自然科学基金(61402532)
中国石油大学(北京)科研基金(01JB0415)项目资助
文摘
随着在线检测技术发展,生产线上的物料需要根据检测结果进行快速切割。已有一维下料优化问题是根据全局目标进行建模的,其最优化算法不能满足实时调整切割方案的要求。本文首先根据物料在线检测及切割特点提出了动态多规格一维下料优化问题,并给出最优化模型;然后结合GPU特点创建并行蚁群算法来求解多规格动态一维下料问题,以保证在有限时间内求得近似最优结果;经过算法分析证明,对于大规模数据变量,并行蚁群算法效率高于传统蚁群算法。通过实验表明,在大规模数据量下,此并行蚁群算法与传统蚁群算法和分支定界算法相比,能够在较短时间内得到较优切割方案。
关键词
动态一维下料问题
并行蚁群算法
在线检测
GPU计算
Keywords
dynamic
on
e-dimensi
on
al cutting stock
problem
parallel ant col
on
y algorithm
on
-
line
detecti
on
GPU computing
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TH74 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于在线检测动态一维下料问题的GPU并行蚁群算法
鲁强
周新
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
6
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参考文献
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