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基于退火惩罚混合遗传算法求解生产批量计划问题 被引量:11
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作者 许志兴 丁运亮 +1 位作者 熊仲宇 陆金桂 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期91-95,共5页
针对以获得最低生产成本为目的的批量生产计划问题,提出了该问题的混合整数规划模型。首先,根据单级多资源批量计划问题的特点提出了问题的数学描述;然后,根据该数学问题的复杂性,利用遗传算法的随机搜索和进化过程寻找问题的全局... 针对以获得最低生产成本为目的的批量生产计划问题,提出了该问题的混合整数规划模型。首先,根据单级多资源批量计划问题的特点提出了问题的数学描述;然后,根据该数学问题的复杂性,利用遗传算法的随机搜索和进化过程寻找问题的全局最优解。为了防止适应度函数的过早收敛,引入退火惩罚因子对适应度函数进行处理,使得获得全局最优解的可能性加大。实验结果表明,该方法能获得比传统遗传算法更为理想的近似最优解。 展开更多
关键词 生产规划 遗传算法 模拟退火 离散制造业 生产批量计划 退火惩罚因子
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一种基于粗糙集理论的粗糙神经网络构造方法 被引量:12
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作者 许志兴 丁运亮 陆金桂 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期355-359,共5页
提出在 BP神经网络中使用粗糙集理论进行网络的设计 ,由于粗糙集理论有强大的数值分析能力 ,而 BP神经网络具有准确的逼近收敛能力和较高的精度 ,所以通过两者的结合 ,可以得到一种可理解性好、计算简单、收敛速度快的神经网络模型。这... 提出在 BP神经网络中使用粗糙集理论进行网络的设计 ,由于粗糙集理论有强大的数值分析能力 ,而 BP神经网络具有准确的逼近收敛能力和较高的精度 ,所以通过两者的结合 ,可以得到一种可理解性好、计算简单、收敛速度快的神经网络模型。这种神经网络的算法的主要过程为 :首先利用粗糙集能力去发现给定数据集的一些规则 ;然后根据这些规则构造神经网络隐含层的神经元个数 ;最后用 BP算法迭代求出网络的各种参数 ,完成网络的设计。本文最后给出了一个三维非线性函数的实例进一步验证了网络的正确性。 展开更多
关键词 神经网络 粗糙集 规则 神经元 构造方法
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