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基于自适应MPGA的湿度敏感类物品立体仓库货位分配方法
被引量：
1
1
作者
王娟
易杜涵
+2 位作者
程玉丽
段文杰
张英贵
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第5期1905-1914,共10页
湿度敏感类物品的品质易受仓储环境影响,合理编制湿度敏感类物品立体仓库货位分配计划是实现仓库精益化管理的重要内容。引入湿度变化系数,构造立体仓库货位湿度计算函数,以最小化物品出入库距离、最大化货架稳定性为目标,建立湿度敏感...
湿度敏感类物品的品质易受仓储环境影响,合理编制湿度敏感类物品立体仓库货位分配计划是实现仓库精益化管理的重要内容。引入湿度变化系数,构造立体仓库货位湿度计算函数,以最小化物品出入库距离、最大化货架稳定性为目标,建立湿度敏感类物品立体仓库货位分配优化模型;设计选择、交叉、变异和移民操作策略,提出一种基于自适应多种群遗传算法(MPGA)的湿度敏感类物品立体仓库货位分配方法。计算结果表明:与传统遗传算法、单种群自适应遗传算法相比,所提方法能更有效地编制湿度敏感类物品立体仓库货位分配计划;最优解对算法参数取值依赖程度低,优化效果较显著,自适应性能力强,能够为湿度敏感类物品综合性立体仓库精益化管理提供强有力的决策支持。
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关键词
货位分配
自适应
多种群遗传算法
湿度敏感类物品
综合性立体仓库
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职称材料
基于并行多任务深度学习的铁路主要技术标准优选
被引量：
1
2
作者
袁文辉
蒲浩
+2 位作者
王光辉
李伟
张文初
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期2480-2489,共10页
铁路主要技术标准是铁路全生命周期最重要的先决技术决策之一。传统的基于经验驱动的决策方法工作量大、周期长、严重依赖设计者的经验水平、可能遗漏有价值的方案。而主要技术标准优选的关键在于揭示多维环境因素与主要技术标准值之间...
铁路主要技术标准是铁路全生命周期最重要的先决技术决策之一。传统的基于经验驱动的决策方法工作量大、周期长、严重依赖设计者的经验水平、可能遗漏有价值的方案。而主要技术标准优选的关键在于揭示多维环境因素与主要技术标准值之间的潜在映射关系。受深度学习在规律特征识别方面成功应用的启发,提出基于并行多任务深度学习的铁路主要技术标准优选方法:将影响技术标准决策的多维环境因素为输入,主要技术标准值为输出,构建深度学习模型发掘规律;提出将地形转换为图像,再卷积提取特征,并与运量、路网中的作用等数据融合的方法,解决多模态混合输入学习样本的生成难题;针对各标准之间相互关联问题,建立了适于主要技术标准优选的多任务神经网络结构,并通过大量实验,确定了卷积层、卷积核、全连接层等主要结构参数。经5736 km既有线路实例验证,主要技术标准决策的平均准确率可达88%以上。
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关键词
主要技术标准
深度学习
卷积神经网络
优选
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职称材料
题名
基于自适应MPGA的湿度敏感类物品立体仓库货位分配方法
被引量：
1
1
作者
王娟
易杜涵
程玉丽
段文杰
张英贵
机构
中南林业科技大学物流与
交通
学院
长沙交通投资控股集团有限公司
中南大学
交通
运输工程学院
出处
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第5期1905-1914,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(71971220)
湖南省自然科学基金资助项目(2022JJ31020)。
文摘
湿度敏感类物品的品质易受仓储环境影响,合理编制湿度敏感类物品立体仓库货位分配计划是实现仓库精益化管理的重要内容。引入湿度变化系数,构造立体仓库货位湿度计算函数,以最小化物品出入库距离、最大化货架稳定性为目标,建立湿度敏感类物品立体仓库货位分配优化模型;设计选择、交叉、变异和移民操作策略,提出一种基于自适应多种群遗传算法(MPGA)的湿度敏感类物品立体仓库货位分配方法。计算结果表明:与传统遗传算法、单种群自适应遗传算法相比,所提方法能更有效地编制湿度敏感类物品立体仓库货位分配计划;最优解对算法参数取值依赖程度低,优化效果较显著,自适应性能力强,能够为湿度敏感类物品综合性立体仓库精益化管理提供强有力的决策支持。
关键词
货位分配
自适应
多种群遗传算法
湿度敏感类物品
综合性立体仓库
Keywords
location assignment
self-adaptation
multi-population genetic algorithm
humidity sensitive cargoes
comprehensive stereoscopic warehouse
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F274 [经济管理—企业管理]
F252 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
基于并行多任务深度学习的铁路主要技术标准优选
被引量：
1
2
作者
袁文辉
蒲浩
王光辉
李伟
张文初
机构
中南大学土木工程学院
高速铁路建造技术国家工程实验室
长沙交通投资控股集团有限公司
出处
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期2480-2489,共10页
基金
中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划项目(P2019G003)。
文摘
铁路主要技术标准是铁路全生命周期最重要的先决技术决策之一。传统的基于经验驱动的决策方法工作量大、周期长、严重依赖设计者的经验水平、可能遗漏有价值的方案。而主要技术标准优选的关键在于揭示多维环境因素与主要技术标准值之间的潜在映射关系。受深度学习在规律特征识别方面成功应用的启发,提出基于并行多任务深度学习的铁路主要技术标准优选方法:将影响技术标准决策的多维环境因素为输入,主要技术标准值为输出,构建深度学习模型发掘规律;提出将地形转换为图像,再卷积提取特征,并与运量、路网中的作用等数据融合的方法,解决多模态混合输入学习样本的生成难题;针对各标准之间相互关联问题,建立了适于主要技术标准优选的多任务神经网络结构,并通过大量实验,确定了卷积层、卷积核、全连接层等主要结构参数。经5736 km既有线路实例验证,主要技术标准决策的平均准确率可达88%以上。
关键词
主要技术标准
深度学习
卷积神经网络
优选
Keywords
main technical standards
deep learning
convolutional neural network
optimization
分类号
D212.3 [政治法律—中共党史]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应MPGA的湿度敏感类物品立体仓库货位分配方法
王娟
易杜涵
程玉丽
段文杰
张英贵
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于并行多任务深度学习的铁路主要技术标准优选
袁文辉
蒲浩
王光辉
李伟
张文初
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
1
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职称材料
已选择
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参考文献
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