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一种求解资源受限项目调度问题的差分进化-布谷鸟搜索算法
被引量：
2
1
作者
聂慧
刘波
+1 位作者
韦向远
刘振丙
《桂林理工大学学报》
CAS
北大核心
2014年第2期315-321,共7页
提出一种新颖的求解资源受限项目调度问题的差分进化-布谷鸟搜索(DE-CS)算法。DE-CS算法以全局搜索能力强的布谷鸟搜索算法为总框架,通过嵌入具有记忆搜索功能的差分进化算法,结合不同的个体更新操作,增加种群的多样性以改善算法收敛性...
提出一种新颖的求解资源受限项目调度问题的差分进化-布谷鸟搜索(DE-CS)算法。DE-CS算法以全局搜索能力强的布谷鸟搜索算法为总框架,通过嵌入具有记忆搜索功能的差分进化算法,结合不同的个体更新操作,增加种群的多样性以改善算法收敛性。采用任务优先级编码和串行进度生成机制来求解PSPLIB问题库中J30、J60、J120的全部480、480和600个问题,以验证算法的有效性,并与多种算法调度结果进行对比。数值试验和算法比较验证了DE-CS算法求解RCPSP问题的有效性。
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关键词
de-cs算法
资源约束项目调度问题
优先级编码
串行进度生成机制
项目工期优化
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职称材料
数控机床在机测量系统最佳测量区确定方法
被引量：
3
2
作者
张双双
杨洪涛
+1 位作者
马群
李莉
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期491-502,共12页
为研究面向不同测量对象且具有普适性的数控机床在机测量系统最佳测量区确定方法,选择球作为测量对象,分析了在机测量系统的工作原理及误差来源,利用BAS-BP神经网络建立了单项几何误差白化模型,同时建立了测量系统综合误差模型和球测量...
为研究面向不同测量对象且具有普适性的数控机床在机测量系统最佳测量区确定方法,选择球作为测量对象,分析了在机测量系统的工作原理及误差来源,利用BAS-BP神经网络建立了单项几何误差白化模型,同时建立了测量系统综合误差模型和球测量误差模型。研究了用于确定最佳测量区搜索寻优的差分优化布谷鸟(DE-CS)算法,进行了不同算法搜索性能对比,确定了算法最优性能参数。搭建了确定球最佳测量区的实验装置,进行了相应实验,对比了利用算法确定和实际测量得到的最佳测量位置的一致性。实验结果表明,利用上述方法搜索计算确定的面向球最佳测量区位置与实验测量确定的最佳测量区位置一致,最佳测量区为:430.783mm≤X≤439.783mm,-145.133mm≤Y≤-136.133mm和-268mm≤Z≤-258mm,实测最大误差最小值为3.1μm,算法求解的误差也为整个测量空间的最小值0.7107μm,且可用于面向点、面等其他测量对象的最佳测量区确定,具有普适性,可用于确定在机测量系统的最佳测量区。
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关键词
在机测量系统
误差建模
de-cs算法
最佳测量区
普适性
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职称材料
题名
一种求解资源受限项目调度问题的差分进化-布谷鸟搜索算法
被引量：
2
1
作者
聂慧
刘波
韦向远
刘振丙
机构
中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院
桂林电子科技大学信息与通信学院
桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
出处
《桂林理工大学学报》
CAS
北大核心
2014年第2期315-321,共7页
基金
国家自然科学基金项目(21365008
61163058)
+1 种基金
科技部重点科技开发项目(2012BAK24B0201)
广西软科学研究项目(桂科软11217002-32)
文摘
提出一种新颖的求解资源受限项目调度问题的差分进化-布谷鸟搜索(DE-CS)算法。DE-CS算法以全局搜索能力强的布谷鸟搜索算法为总框架,通过嵌入具有记忆搜索功能的差分进化算法,结合不同的个体更新操作,增加种群的多样性以改善算法收敛性。采用任务优先级编码和串行进度生成机制来求解PSPLIB问题库中J30、J60、J120的全部480、480和600个问题,以验证算法的有效性,并与多种算法调度结果进行对比。数值试验和算法比较验证了DE-CS算法求解RCPSP问题的有效性。
关键词
de-cs算法
资源约束项目调度问题
优先级编码
串行进度生成机制
项目工期优化
Keywords
de-cs
algorithm
resource-constrained project scheduling problem
priority coding
serial schedule generation scheme
project makespan optimization
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
数控机床在机测量系统最佳测量区确定方法
被引量：
3
2
作者
张双双
杨洪涛
马群
李莉
机构
安徽理工大学机械工程学院
安徽理工大学安徽省矿山智能装备与技术重点实验室
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期491-502,共12页
基金
安徽省高校学科拔尖人才学术资助项目(No.gxbjZD2021049)
安徽省重点研究与开发计划资助项目(No.202004a07020046)
国家自然科学基金资助项目(No.51675004)。
文摘
为研究面向不同测量对象且具有普适性的数控机床在机测量系统最佳测量区确定方法,选择球作为测量对象,分析了在机测量系统的工作原理及误差来源,利用BAS-BP神经网络建立了单项几何误差白化模型,同时建立了测量系统综合误差模型和球测量误差模型。研究了用于确定最佳测量区搜索寻优的差分优化布谷鸟(DE-CS)算法,进行了不同算法搜索性能对比,确定了算法最优性能参数。搭建了确定球最佳测量区的实验装置,进行了相应实验,对比了利用算法确定和实际测量得到的最佳测量位置的一致性。实验结果表明,利用上述方法搜索计算确定的面向球最佳测量区位置与实验测量确定的最佳测量区位置一致,最佳测量区为:430.783mm≤X≤439.783mm,-145.133mm≤Y≤-136.133mm和-268mm≤Z≤-258mm,实测最大误差最小值为3.1μm,算法求解的误差也为整个测量空间的最小值0.7107μm,且可用于面向点、面等其他测量对象的最佳测量区确定,具有普适性,可用于确定在机测量系统的最佳测量区。
关键词
在机测量系统
误差建模
de-cs算法
最佳测量区
普适性
Keywords
in-machine measurement system
error modeling
de-cs
algorithm
optimum measurement area
universal applicability
分类号
TH721 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种求解资源受限项目调度问题的差分进化-布谷鸟搜索算法
聂慧
刘波
韦向远
刘振丙
《桂林理工大学学报》
CAS
北大核心
2014
2
在线阅读
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职称材料
2
数控机床在机测量系统最佳测量区确定方法
张双双
杨洪涛
马群
李莉
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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