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基于GSA-GA神经网络的铸造企业订单准入评价研究
被引量：
1
1
作者
唐红涛
方博
+2 位作者
高晓灵
李香怡
殷伟铭
《工业工程》
北大核心
2020年第4期121-130,共10页
为指导铸造企业在市场中科学地选择订单进行生产加工,以砂型铸造企业为研究对象。在综合考虑企业各个关键部门对订单的评价指标的基础上,设计了砂型铸造企业订单准入评价指标体系,并构建一种基于GSA-GA神经网络的订单准入评价模型。算...
为指导铸造企业在市场中科学地选择订单进行生产加工,以砂型铸造企业为研究对象。在综合考虑企业各个关键部门对订单的评价指标的基础上,设计了砂型铸造企业订单准入评价指标体系,并构建一种基于GSA-GA神经网络的订单准入评价模型。算法中使用Tent映射初始化种群保证随机特征,并引入遗传算法的交叉、变异算子保持对全局最优粒子的获取且提升算法探索能力。为验证模型的有效性,以某砂型铸造企业订单准入评价问题实例进行实验分析,进行参数实验并与其他算法进行对比。结果表明,所建模型的平均相对误差为1.945%,能帮助砂型铸造企业进行科学的订单准入评价决策,提高砂型铸造企业生产效率。
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关键词
gsa
-
ga
算法
砂型铸造
神经网络优化
订单准入评价
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职称材料
题名
基于GSA-GA神经网络的铸造企业订单准入评价研究
被引量：
1
1
作者
唐红涛
方博
高晓灵
李香怡
殷伟铭
机构
武汉理工大学机电工程学院
出处
《工业工程》
北大核心
2020年第4期121-130,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(51705384)。
文摘
为指导铸造企业在市场中科学地选择订单进行生产加工,以砂型铸造企业为研究对象。在综合考虑企业各个关键部门对订单的评价指标的基础上,设计了砂型铸造企业订单准入评价指标体系,并构建一种基于GSA-GA神经网络的订单准入评价模型。算法中使用Tent映射初始化种群保证随机特征,并引入遗传算法的交叉、变异算子保持对全局最优粒子的获取且提升算法探索能力。为验证模型的有效性,以某砂型铸造企业订单准入评价问题实例进行实验分析,进行参数实验并与其他算法进行对比。结果表明,所建模型的平均相对误差为1.945%,能帮助砂型铸造企业进行科学的订单准入评价决策,提高砂型铸造企业生产效率。
关键词
gsa
-
ga
算法
砂型铸造
神经网络优化
订单准入评价
Keywords
gsa
-
ga
algorithm
sand
casting
neural
network
optimization
order
acceptance
evaluation
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GSA-GA神经网络的铸造企业订单准入评价研究
唐红涛
方博
高晓灵
李香怡
殷伟铭
《工业工程》
北大核心
2020
1
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