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2018年 | 12篇 |
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2002年 | 42篇 |
2001年 | 23篇 |
2000年 | 18篇 |
1999年 | 18篇 |
1998年 | 24篇 |
1997年 | 20篇 |
1996年 | 10篇 |
1995年 | 16篇 |
1994年 | 9篇 |
1993年 | 6篇 |
1992年 | 9篇 |
1991年 | 4篇 |
1990年 | 6篇 |
1989年 | 2篇 |
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In this paper we propose some non‐greedy heuristics and develop an Augmented‐Neural‐Network (AugNN) formulation for solving the classical open‐shop scheduling problem (OSSP). AugNN is a neural network based meta‐heuristic approach that allows integration of domain‐specific knowledge. The OSSP is framed as a neural network with multiple layers of jobs and machines. Input, output and activation functions are designed to enforce the problem constraints and embed known heuristics to generate a good feasible solution fast. Suitable learning strategies are applied to obtain better neighborhood solutions iteratively. The new heuristics and the AugNN formulation are tested on several benchmark problem instances in the literature and on some new problem instances generated in this study. The results are very competitive with other meta‐heuristic approaches, both in terms of solution quality and computational times. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005. 相似文献
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We consider a short‐term capacity allocation problem with tool and setup constraints that arises in the context of operational planning in a semiconductor wafer fabrication facility. The problem is that of allocating the available capacity of parallel nonidentical machines to available work‐in‐process (WIP) inventory of operations. Each machine can process a subset of the operations and a tool setup is required on a machine to change processing from one operation to another. Both the number of tools available for an operation and the number of setups that can be performed on a machine during a specified time horizon are limited. We formulate this problem as a degree‐constrained network flow problem on a bipartite graph, show that the problem is NP‐hard, and propose constant factor approximation algorithms. We also develop constructive heuristics and a greedy randomized adaptive search procedure for the problem. Our computational experiments demonstrate that our solution procedures solve the problem efficiently, rendering the use of our algorithms in real environment feasible. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005 相似文献
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根据传热学理论和热网络法,以某型直升机尾减速器弧齿锥齿轮传动系统为研究对象,建立了其温度场Simulink仿真计算模型。基于该模型,计算获得该传动系统正常润滑条件下的稳态温度场,并以它作为初始条件计算分析该传动系统失去润滑条件下的瞬态温度场,为预测该弧齿锥齿轮传动系统在失去润滑条件下的干运转生存能力提供理论依据。 相似文献
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针对WSN监测系统的目标检测与分类问题,提出一种基于直觉模糊推理(IFR)的多源数据融合方法。由模糊推理的思想,设计各状态变量的属性函数。根据目标声强变化和引起的地磁场变化的模型,设计模糊推理规则,并检验了所建规则的合理性。理论分析与仿真结果的对比表明算法能准确地对目标进行分类,且运算量小,适用于计算能力较弱的WSN节点。 相似文献
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SpaceWire总线是欧洲空间局为航天应用而设计的一种高速、点对点、全双工的总线网络[1]。时延抖动是表征网络传输性能的关键参数,它度量了端到端的最大传输时延和最小传输时延的差。通过建模仿真,对于某特定应用场景下的SpaceWire总线的时延抖动进行了定量分析和研究。利用Opnet建立仿真模型,通过仿真得出最大传输时延和最小传输时延,从而统计出时延抖动。并且对时延抖动进行定性定量的分析,获得对时延抖动有影响的关键参数。跟据分析结论,提出了改善时延抖动的建议和方法。本文的研究成果对于构建低时延抖动的SpaceWire总线网络提供参考。 相似文献
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