Improved adaptive genetic algorithm for dynamic multi-specification one-dimensional cutting problem
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Rebar is an essential material in the construction of bridges and houses. Rebar cutting is an important link in rebar processing, but it is usually completed by manual experience, which is not only time-consuming, but also causes serious waste and reduces the economic benefits. As the country vigorously promotes the green construction method, the traditional rebar cutting method is difficult to meet the development requirements. So dynamic multi-specification one-dimensional cutting problem is studied in this paper. A mathematical model aiming at the maximum utilization rate of raw material is established, and an improved adaptive genetic algorithm is proposed. Large-scale, small-scale, single-specification masterbatch and multi-specification masterbatch are selected for simulation experiments, respectively. The results show that the proposed algorithm can deal with both large- and small-scale multi-specification or single-specification masterbatch cutting problems. Moreover, the algorithm has good performance in solving accuracy and convergence speed, which verifies its feasibility, effectiveness, and stability. Finally, aiming at the problem of dynamic insertion of orders, one-dimensional cutting software is developed, rapid and real-time cutting of rebars is realized, and the utilization rate of building rebars is improved, which plays a positive role in promoting the high-quality development of construction industries such as bridges.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle