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周新

作品数：1 被引量：6H指数：1
供职机构：中国石油大学（北京）地球物理与信息工程学院更多>>
发文基金：中国石油大学(北京)科研基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇机械工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群算法
  • 1篇在线检测
  • 1篇群算法
  • 1篇GPU并行
  • 1篇GPU计算
  • 1篇并行蚁群算法

机构

  • 1篇中国石油大学...

作者

  • 1篇鲁强
  • 1篇周新

传媒

  • 1篇仪器仪表学报

年份

  • 1篇2015
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于在线检测动态一维下料问题的GPU并行蚁群算法被引量：6
2015年
随着在线检测技术发展,生产线上的物料需要根据检测结果进行快速切割。已有一维下料优化问题是根据全局目标进行建模的,其最优化算法不能满足实时调整切割方案的要求。本文首先根据物料在线检测及切割特点提出了动态多规格一维下料优化问题,并给出最优化模型;然后结合GPU特点创建并行蚁群算法来求解多规格动态一维下料问题,以保证在有限时间内求得近似最优结果;经过算法分析证明,对于大规模数据变量,并行蚁群算法效率高于传统蚁群算法。通过实验表明,在大规模数据量下,此并行蚁群算法与传统蚁群算法和分支定界算法相比,能够在较短时间内得到较优切割方案。
鲁强周新
关键词：并行蚁群算法在线检测GPU计算
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