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高，Y。;Li，Y.L。

用于零件聚类问题的蚁群识别系统。 （英语） Zbl 1153.90398号

国际J.生产研究。 46，第15号，4237-4258（2008）.
摘要：单元化制造需要一种有效的零件聚类方法来启动制造单元设计。本文提出了一种新的部分聚类算法，该算法利用了人工蚂蚁识别系统的概念。该算法模拟真实蚂蚁的随机相遇，建立目标识别能力，形成许多具有高度相似性的初始部分簇。这些初始零件簇以聚集的方式进一步合并为越来越大的簇，直到达到指定数量的零件族。人工蚂蚁的特性，如随机化和集体行为，允许算法将错误分组的部分重新聚类为适当的簇。因此，这可以消除聚类过程中异常部件的干扰所导致的链接效应。该算法已开发成一个称为蚁群识别系统（ACRS）的软件系统。ACRS已经解决了从文献中选取的一些问题，评估结果表明ACRS能够有效地解决细胞形成问题。

引用于三文件

MSC公司：

90立方厘米 生产模型
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

蚂蚁算法;聚类分析;细胞形成;成组技术

软件：

AntClust公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Kao}和\textit{Y.L.Li}，国际期刊生产研究46，第15号，4237-4258（2008；Zbl 1153.90398）
全文： 内政部

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