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基于PSO神经网络在动态联盟制造伙伴选择中应用
  • ISSN号:1001-3997
  • 期刊名称:《机械设计与制造》
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]华中科技大学机械科学与工程学院,武汉430074, [2]柔性制造系统技术国防科技重点实验室(兵器工业集团55所),长春130012
  • 相关基金:FMS国防科技重点基金项目(51458100105JW05);国家自然科学基金项目(50305008)
中文摘要:

制造伙伴选择是组建动态联盟的一个关键问题。在对已有制造伙伴选择方法总结和分析的基础上,给出了制造伙伴选择综合评价参考体系,提出了一种基于神经网络的制造伙伴选择模型,采用基于连接结构优化的粒子群优化算法(SPSO)对神经网络进行训练,实验证明,该算法不仅使训练的收敛速度大大提高,且其训练的神经网络的性能也显著增强,为制造伙伴选择问题提供了有效的解决途径。

英文摘要:

One of the critical issues in the formation of Virtual corporations is the manufacture partner selection. Based on the survey of existing research and theoretical analyses of manufacture partner selection, h presents a multiple attributes evaluation system of partner selection for manufacturing enterprises, and proposes choosing the cooperative partner with the artificial neural network trained by a Structure-improving particle swarm optimization algorithm. Simulation experiments show the feasibility of the algorithm and the superiority of the system over other evaluation approaches.

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期刊信息
  • 《机械设计与制造》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国教育部
  • 主办单位:辽宁省机械研究院 东北大学
  • 主编:张义民
  • 地址:沈阳市皇姑区北陵大街56号
  • 邮编:110032
  • 邮箱:mdm1963@163.com
  • 电话:024-86899120 86894543
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3997
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1140/TH
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中文核心期刊,中国科技核心期刊,辽宁省优秀科技期刊一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:30635