【摘 要】
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针对制造车间物料供应路径复杂多变问题,建立了以物料配送路径最短为优化目标的物料配送模型,并提出了一种改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization Algori
【机 构】
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贵州大学机械工程学院,贵州大学大数据与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51475097);工信部智能制造示范项目(工信部联装[2016]213号);贵州大学研究生创新基地项目(贵大研CXJD[2015]003)
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针对制造车间物料供应路径复杂多变问题,建立了以物料配送路径最短为优化目标的物料配送模型,并提出了一种改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization Algorithm,IPSO)旨在解决此问题模型。IPSO算法可以在运行过程中自适应地以正切函数的变化方式调整惯性权重系数,同时构建基于惯性权重系数自行调整的加速度因子c1、c2的变化关系式。通过仿真实验与基本及其他典型改进PSO算法进行比较,实验结果表明,IPSO算法具有良好的全局搜索能力与较高的搜索精度,可以有
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