导读:本文包含了工艺路线决策算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:工艺,算法,路线,遍历,节点,工序,基因。
工艺路线决策算法论文文献综述
国蓉,于高耀,孟详众,张文培[1]（2015）在《基于蚁群算法的工艺路线优化决策》一文中研究指出针对企业对加工对象工艺制定及优化效率低的问题,提出了一种基于蚁群算法的工艺路线生成和优化的方法。通过对零件特征的提取,并依据零件特征的加工链得到零件的最基本的加工节点(加工元)。给出了计算不同加工元之间距离的计算公式。基于MATLAB2014开发了蚁群算法的机械加工工艺优化软件。通过实例验证了该优化软件能够生成满足加工要求的优化工艺路线。(本文来源于《制造业自动化》期刊2015年22期）
范顺成,王进峰,李世杰[2]（2012）在《基于遗传算法的工艺路线决策与优化》一文中研究指出在已有的工艺路线决策优化研究的基础上,分析了工艺知识的特点,确定了基于特征的工艺知识表达方法,根据工艺知识间的约束关系,构建基于工艺约束的工艺路线决策空间,提高遗传算法的搜索能力。针对工艺路线决策的不确定性,建立了多目标优化函数,将遗传算法应用于工艺路线决策过程中。通过设计合理的基因编码规则、适应度函数、交叉、变异算法优化工艺路线。通过实例,介绍了利用遗传算法进行工艺路线决策和优化的过程。(本文来源于《制造技术与机床》期刊2012年03期）
田颖,江平宇,周光辉,屈挺[3]（2006）在《基于蚁群算法的零件多工艺路线决策方法研究》一文中研究指出为满足企业对工艺规划的新需求,提出了采用蚁群算法进行多工艺路线决策的方法。在几何和技术需求以及可用加工资源的基础上,零件所有特征的各个加工阶段的工序节点构成了工艺求解空间,把加工工序安排的基本原理作为决策加工顺序的约束。采用蚁群算法对工艺求解空间中的所有工序节点在搜索规则的约束作用下进行遍历,最终寻找到能够完全满足工序节点搜索规则的优化工序序列。最后,用实例验证了该方法的可行性,证明该方法可以搜索出可行的工艺路线。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2006年06期）
杨雨图,张银,王宁生[4]（2005）在《基于共同进化算法的多工艺路线决策研究》一文中研究指出针对传统单种群进化算法(ConventionalEvolutionaryAlgorithm,CEA)求解CAPP中多工艺路线决策与生产调度集成的不足,提出利用共同进化算法(SymbioticEvolutionaryAlgorithm,SEA)来实现单件小批量生产和面向定单生产的柔性工艺设计和生产调度的集成。并对共同进化中工艺子种群和调度子种群的基因编码、染色体的交叉、变异和共同进化个体的选择做了探讨。最后以算例验证了基于动态资源条件下,共同进化算法能够实现系统的全局优化,表明此算法能够较好地解决CAPP和生产调度的集成。(本文来源于《机械科学与技术》期刊2005年08期）
王忠宾,王宁生,陈禹六[5]（2004）在《基于遗传算法的工艺路线优化决策》一文中研究指出为了实现计算机辅助工艺计划(computer-aidedprocessplanning,CAPP)系统中的工艺路线优化决策,分析了工艺路线优化决策过程中存在的问题以及相关约束,提出利用遗传算法对基于工艺约束的工艺路线进行优化决策。在加工工序排序决策过程中同时考虑机床和刀具的选择,通过遗传算法的复制、杂交、变异等操作进行工艺路线决策。结果表明:利用遗传算法可以有效地对工艺路线进行优化决策,得到满足生产要求的最优或接近最优的工艺路线。通过实例,详细介绍了利用遗传算法进行加工工序排序决策以及相关的机床和刀具的选择过程。(本文来源于《清华大学学报(自然科学版)》期刊2004年07期）
谭显春,刘飞,曹华军,廖绍华[6]（2004）在《绿色制造的一种工艺路线决策模型及其求解算法》一文中研究指出绿色制造是一个综合考虑环境影响和资源效率的现代制造模式,工艺路线的确定是绿色制造过程中的关键问题之一。基于现有解决工艺路线决策问题的研究成果,建立了一种面向绿色制造的工艺路线决策模型,旨在优化产品制造工艺过程、节约制造过程中的物料和能源的消耗和减少废弃物的排放和污染;并对工艺路线决策的现有算法进行了探讨。针对现有算法的不足,将遗传算法与模拟退火算法相结合对该模型进行求解,并用案例来验证模型的实用性和算法的可行性。(本文来源于《机械工程学报》期刊2004年04期）
张卫波,郭红,马骊歌[7]（2000）在《遗传基因算法在工艺路线决策中的应用》一文中研究指出基因遗传算法是一种应用于科学研究中的全局搜索与寻优过程的方法 ,文中将具有工艺约束的基因遗传算法应用到工艺路线排序过程中 ,来实现工序间及工序内各工步合理顺序的确定(本文来源于《吉林工学院学报(自然科学版)》期刊2000年02期）
王立明,王东伟,刘晓刚,李寅年[8]（1995）在《工艺路线综合决策算法初探》一文中研究指出研究了排序知识的表达和组织结构，给出工零件工艺路线有序集合的表达式，提出了工艺路线综合决策算法概念．采用二叉排序树的方法，调用相应的排序知识，建立了工艺决策二叉树．经中序遍历后，可得到较为合理的工艺路线。决策过程便于计算机存储，有利于解释排序过程．(本文来源于《计算机工程》期刊1995年05期）
工艺路线决策算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在已有的工艺路线决策优化研究的基础上,分析了工艺知识的特点,确定了基于特征的工艺知识表达方法,根据工艺知识间的约束关系,构建基于工艺约束的工艺路线决策空间,提高遗传算法的搜索能力。针对工艺路线决策的不确定性,建立了多目标优化函数,将遗传算法应用于工艺路线决策过程中。通过设计合理的基因编码规则、适应度函数、交叉、变异算法优化工艺路线。通过实例,介绍了利用遗传算法进行工艺路线决策和优化的过程。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
工艺路线决策算法论文参考文献
[1].国蓉,于高耀,孟详众,张文培.基于蚁群算法的工艺路线优化决策[J].制造业自动化.2015
[2].范顺成,王进峰,李世杰.基于遗传算法的工艺路线决策与优化[J].制造技术与机床.2012
[3].田颖,江平宇,周光辉,屈挺.基于蚁群算法的零件多工艺路线决策方法研究[J].计算机集成制造系统.2006
[4].杨雨图,张银,王宁生.基于共同进化算法的多工艺路线决策研究[J].机械科学与技术.2005
[5].王忠宾,王宁生,陈禹六.基于遗传算法的工艺路线优化决策[J].清华大学学报(自然科学版).2004
[6].谭显春,刘飞,曹华军,廖绍华.绿色制造的一种工艺路线决策模型及其求解算法[J].机械工程学报.2004
[7].张卫波,郭红,马骊歌.遗传基因算法在工艺路线决策中的应用[J].吉林工学院学报(自然科学版).2000
[8].王立明,王东伟,刘晓刚,李寅年.工艺路线综合决策算法初探[J].计算机工程.1995
论文知识图
