ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام خوارزمية امثلة سرب الط...>الوصف

استخدام خوارزمية امثلة سرب الطيور لحل مسائل جدول الانتاج الرئيس متعدد الااهداف مع التطبيق

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: متراس، بان أحمد حسن (مؤلف)
مؤلفين آخرين: سلطان، جلال عبدالكريم (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع25
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2013
الصفحات: 369 - 385
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 636437
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
علم الخوارزيميات | التحليل الإحصائي | سرب الطيور | تقنية المعلومات | الإنتاج
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يهدف هذا البحث إلى استخدام خوارزمية أمثلة سرب الطيور لحل مسائل جدول الإنتاج الرئيس متعدد الأهداف والتي تعد من المسائل الصعبة، بالإضافة إلى تطبيق جدول الإنتاج الرئيس على الشركة العامة للسمنت الشمالية بمعاملها الخمسة، إذ تضمن التطبيق تحديد الطاقة المتاحة لكل معمل عن طريق حساب الإتاحية فضلا عن تحديد الاحتياجات الإجمالية بوساطة التنبؤ بالطلب باستخدام الشبكات العصبية، وقد أثبتت خوارزمية أمثلة سرب الطيور كفاءتها في حل مسألة جدول الإنتاج الرئيس مقارنة بالخوارزمية الجينية، إذ أظهرت النتائج تفوقها على الخوارزمية الجينية بصورة واضحة وفي الأهداف جميعها. وقد تمت كتابة البرامج الخاصة بالبحث باستخدام البيئة البرمجية .Matlab R2012a

This paper aims to use Particle Swarm Optimization (PSO) to solve multi-objective master production schedule problems, which is one of the NP-Hard problems, in addition to apply the MPS in the Northern General Company for Cement with his five plants. The application involves determination of the available energy of each plant by calculating the availability, in addition to the determine the overall requirements by demand forecasting using neural networks. The PSO proved its efficiency in solving MPS problem compared with the genetic algorithm, as the results clearly showed the superiority of the PSO on genetic algorithm in all targets. and we write the programs using (Matlab R2012a) language for this purpose.
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.