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陈木琴;杨，塔霍

通过神经网络元建模和随机局部搜索的混合方法设计制造系统。 （英语） Zbl 1175.90134号

国际J.生产研究。 40，第1期，71-92（2002）.
概要：元模型是仿真模型的模型。元模型能够估计与给定输入变量组合相对应的仿真响应。与单独的仿真相比，仿真元模型更易于管理，并提供更多的见解。传统上，利用多元回归分析从一组模拟实验中建立元模型。仿真必然会从仿真后分析的元建模中受益。反向传播（BP）神经网络是一种在许多应用领域提供卓越响应预测的成熟工具，在广泛的应用中，它优于回归分析。本文使用BP神经网络为模拟制造系统生成元模型。为了优化制造系统设计，可以使用神经网络元模型生成的映射函数来建立数学模型。然后使用随机局部搜索方法模拟退火（SA）求解优化模型，以获得与系统设计目标相关的最优配置。基于SA的优化过程不是触发详细的仿真程序，而是通过神经网络元模型评估仿真输出。通过使用基于SA的优化算法，广泛利用了所研究问题的解空间，以避免陷入局部最优解，同时减少了耗时的仿真运行次数。通过一个实例，说明了所提出的方法在解决制造系统设计问题时既有效又高效。

引用于2文件

MSC公司：

90B30型 生产模型
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络

软件：

西蒙90
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛M.-C.Chen｝和\textit｛T.Yang｝，《国际生产研究杂志》第40期，第1期，第71-92页（2002年；Zbl 1175.90134）
全文： 内政部

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