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具有可用剩余量的一维下料问题的元神经网络

作者

上市的：
  • 圣地亚哥V.拉韦洛

    （南里奥格兰德联邦大学）

  • Cláudio N.Meneses公司

    （美国广播公司联邦大学）

  • Maristela O.桑托斯

    （圣保罗大学）

摘要

这项工作考虑了一维下料问题，在这个问题中，如果切削模式中的非使用材料足够大的话，将来可能会使用。我们证明了用多目标准则对解进行分类比以往的分类更准确，并且给出了解决该问题的启发式算法和两种元神经方法，我们使用它们来解决文献中随机生成的实际实例。计算实验得到的结果对所有测试实例都很好。

建议引用

  • 圣地亚哥·V·拉韦洛（Santiago V.Ravelo）和克劳迪奥·N·梅内塞斯（Cláudio N.Meneses）以及马里斯特拉·桑托斯（Maristela O.Santos），2020年。"具有可用剩余量的一维下料问题的元神经网络,"启发式杂志施普林格，第26卷（4），第585-618页，8月。
    • 手柄：RePEc:spr:joheur:v:26:y:2020:i:4:d:10.1007_s10732-020-09443-z
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    作为


    引用人：

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