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基于乌鸦搜索算法的装备并行拆卸任务规划
被引量:
2
1
作者
徐达
焦庆龙
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2020年第1期100-104,共5页
针对装备维修性试验验证过程中拆卸任务难以有效规划的问题,提出了一种基于乌鸦搜索算法的装备并行拆卸任务规划方法。分析了拆卸任务的流程关系,建立了拆卸任务流程关系的数学模型。将维修时间作为评价并行拆卸任务规划结果的适应度函...
针对装备维修性试验验证过程中拆卸任务难以有效规划的问题,提出了一种基于乌鸦搜索算法的装备并行拆卸任务规划方法。分析了拆卸任务的流程关系,建立了拆卸任务流程关系的数学模型。将维修时间作为评价并行拆卸任务规划结果的适应度函数模型,结合乌鸦搜索算法的计算步骤,引入遗传算法的交叉操作方式和变异操作方式,实现了对乌鸦搜索算法的离散化处理,满足了装备并行拆卸任务规划问题的求解需求。实例应用结果表明:相比遗传算法,乌鸦搜索算法的寻优能力和搜索能力更优,适用于装备并行拆卸任务规划工程实践。
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关键词
维修性试验验证
乌鸦搜索算法
遗传算法
并行拆卸任务规划
下载PDF
职称材料
题名
基于乌鸦搜索算法的装备并行拆卸任务规划
被引量:
2
1
作者
徐达
焦庆龙
机构
陆军装甲兵学院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2020年第1期100-104,共5页
文摘
针对装备维修性试验验证过程中拆卸任务难以有效规划的问题,提出了一种基于乌鸦搜索算法的装备并行拆卸任务规划方法。分析了拆卸任务的流程关系,建立了拆卸任务流程关系的数学模型。将维修时间作为评价并行拆卸任务规划结果的适应度函数模型,结合乌鸦搜索算法的计算步骤,引入遗传算法的交叉操作方式和变异操作方式,实现了对乌鸦搜索算法的离散化处理,满足了装备并行拆卸任务规划问题的求解需求。实例应用结果表明:相比遗传算法,乌鸦搜索算法的寻优能力和搜索能力更优,适用于装备并行拆卸任务规划工程实践。
关键词
维修性试验验证
乌鸦搜索算法
遗传算法
并行拆卸任务规划
Keywords
maintainability test verification
crow search algorithm(CSA)
genetic algorithm(GA)
parallel disassembly task planning(PDTP)
分类号
TJ01 [兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于乌鸦搜索算法的装备并行拆卸任务规划
徐达
焦庆龙
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2020
2
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