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蚁群算法在一种物联网医疗箱系统上的调度研究与应用

Research and application of Ant Colony Algorithm on an IoT medical box system
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摘要 针对一种物联网医疗箱系统,提出了一套使用机器学习和蚁群算法的药物调度方法.该方法使用阈值划分的方式,对取药记录建立了岭回归、随机森林回归和神经网络的混合模型,以预测不同医疗箱中各类药物的需求量.之后,根据硬件检测的药物实际数量,计算出各药物的偏差值,在将调度问题转换为旅行商问题以后,分别使用基本蚁群算法和最大最小蚁群算法对调度问题进行了求解和对比.实验表明,该方法能较好地预测药物的需求量,规划出一条合理的药物调度路径,为物联网医疗箱系统的药物调度提供了一种数据驱动的解决方案.
作者 卢嘉轩 李晋 周延
机构地区 上海大学机电工程与自动化学院工程训练国家级教学实验示范中心
出处 《电子产品世界》 2019年第7期80-84,88,共6页 Electronic Engineering & Product World
基金 “校园智能应急医疗系统”项目
关键词 蚁群算法 机器学习 物联网医疗箱 调度 旅行商问题
分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] R955 [医药卫生—药学]
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参考文献5

二级参考文献36

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共引文献48

电子产品世界
2019年 第7期

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