A Strategic Study of Hybrid Algorithms Applied to Optimize the External Tool Repository Tool Restriction Problem in the FMS Shop Floor Planning Process
Notice bibliographique
Résumé
The article firstly establishes a mathematical model of the FMS shop floor planning process problem, and combines the rescheduling strategy and rolling scheduling strategy for solving the FJSP problem.Subsequently, the simulated annealing genetic algorithm is improved by relying on genetic algorithm, simulated annealing algorithm and particle swarm optimization algorithm, and the application of hybrid optimization algorithm in problem solving is proposed.The simulated annealing algorithm is incorporated into the crossover and mutation operations of the genetic algorithm to strengthen the local search capability, and then the global annealing operation is incorporated into the new individuals obtained.The overall design of the mixed reality-based FMS virtual simulation system was tested with a view to optimizing the external tool library tool limitation problem in the FMS shop floor planning process.The results of the simulation experiments show that although the algorithm of this paper, SaDE and CoDE algorithms can reach the optimal solution, the convergence speed of the algorithm proposed in this paper is significantly better than the other two algorithms.Based on the experimental results, the article finally constructs a mixed reality-based FMS virtual simulation system to solve the external tool library tool limitation problem in the FMS shop floor planning process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».