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基于无监督学习的最小化非增值操作的人工蜂群( Unsupervised Learning-based Artificial Bee Colony for minimizing non-value-adding operations )
CY Cheng P Pourhejazy KC Ying CF Lin
高级分析技术通过将调度问题升级为可操作的战略工具来帮助最大限度地减少非增值活动，从而使精益制造受益。针对普遍存在设置操作的生产环境，本文提出了一种基于无监督学习的人工蜂群(ULABC)算法，以提高在不相关的并行机生产环境中最小化空闲时间的有效性。为此，将K均值方法集成到近似算法中，以解决序列相关的建立操作。最后给出了一个锻造行业的实例来评价ULABC算法的性能。通过学习机制有效的作业聚类来减少建立时间，结果表明，在大规模基准测试中，解决方案的质量显著提高，需要短和长建立操作的实例的最大完成时间值分别减少了16%和24%。统计分析证实了由此产生的改进的重要性。当非常大的行业规模的问题得到解决时，这种改善预计将更加实质性。总体而言，本研究通过在生产管理环境中应用先进的分析方法，缩小了调度理论与现代工业应用之间的差距。
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『Sci-Hub|Scidown』相关参考文献
scidown 心脏杂志。2010年12月15日;106(12):1777-81。doi: 10.1016 / j.amjcard.2010.08.017。Epub 2010年11月4日。比较研究下载
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