管卫利
- 作品数：21 被引量：63H指数：5
- 供职机构：南宁学院更多>>
- 发文基金：广西壮族自治区科学研究与技术开发计划河南省科技攻关计划南宁市科学研究与技术开发计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程金属学及工艺文化科学更多>>
- 一维下料问题的一种混合启发式算法被引量：9
- 2018年
- 讨论一维下料问题,即用库存线材原料切割出若干种已知数量和长度的零件,优化目标为最大化线材利用率。提出一种混合启发式下料算法,用当前零件构造线材所有可能的切割方式,计算每种切割方式的废料长度、零件平均长度、大零件数量,按照废料最小、零件平均长度最大、大零件数量最多的原则选择一种切割方式切割相应线材,满足部分零件需求;用剩余零件继续构造线材可能的切割方式,按上述原则继续选择相应线材进行切割,重复该过程,直到所有零件的需求量得到满足为止。采用文献中基准例题验证文中下料算法,数值实验结果表明该算法与4种文献算法相比性能占优,且算法计算时间合理。
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- 关键词：下料问题启发式算法
- 复合条带三阶段排样方式的生成算法被引量：8
- 2016年
- 提出复合条带三阶段排样方式用以解决无约束二维剪切排样问题。该排样方式用3个阶段将板材切割成毛坯,首先用水平刀具将板材切成复合条带,然后用竖直刀具将复合条带切成初始毛坯,最后用水平刀具将初始毛坯切成具有精确尺寸的毛坯。采用背包算法生成该种排样方式,该算法求解两个背包模型分别生成条带在板材中的布局和毛坯在复合条带中的布局。采用文献中基准测题,将文中排样方式与文献中5种重要的排样方式进行比较。实验结果表明,文中复合条带三阶段排样方式平均排样价值高于以上5种排样方式,且切割工艺比较简单。
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- 关键词：背包算法
- 基于LabVIEW仿真的全局最短路径的遗传算法设计
- 2011年
- 遗传算法是以全局概率搜索为基础的优化算法，在路径确定的解决中，遗传算法具有相当的优越性，由于不存在对路径函数的限制，应用也较为灵活。本文介绍了遗传算法优化的基本方法，以全局最短路径的求解为课题分析了遗传算法的优化方法，并以LabVIEW进行仿真分析结果。
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- 关键词：遗传算法
- 多卷材二维下料问题的一种启发式算法被引量：3
- 2017年
- 讨论多卷材二维剪切下料问题,即使用多种不同宽度的卷材剪切出若干种一定数量的矩形件,优化目标为材料利用率最高。提出一种顺序启发式下料算法,构造排样方式生成算法,首先根据卷材宽度方向切割废料最小原则,确定矩形件在卷材宽度方向上的排列方式;然后根据卷材长度方向切割废料最小原则,确定卷材的长度以及矩形件在卷材长度方向上的排列方式。按照当前矩形件需求量调用上述排样方式生成算法,生成一个排样方式满足部分矩形件需求量,重复该过程,直到所有矩形件需求量均得到满足为止。采用实际生产中的例题将本文下料算法和文献中排样系统进行比较,数值模拟结果表明:本文算法在优化结果和计算时间两方面均有效。
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- 关键词：启发式算法矩形件
- 基于XLNet+BiGRU+Att(Label)的文本分类模型被引量：1
- 2022年
- 传统的词向量嵌入模型,如Word2Vec、GloVe等模型无法实现一词多义表达;传统的文本分类模型也未能很好地利用标签词的语义信息。基于此,提出一种基于XLNet+BiGRU+Att(Label)的文本分类模型。首先用XLNet生成文本序列与标签序列的动态词向量表达;然后将文本向量输入到双向门控循环单元(BiGRU)中提取文本特征信息;最后将标签词与注意力机制结合,选出文本的倾向标签词,计算倾向标签词与文本向量的注意力得分,根据注意力得分更新文本向量。通过对比实验,本文模型比传统模型在文本分类任务中的准确率更高。使用XLNet作为词嵌入模型,在注意力计算时结合标签词能够提升模型的分类性能。
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- 关键词：文本分类
- 矩形件套裁排样的一种优化解法被引量：4
- 2018年
- 求解矩形件套裁排样问题,即用指定规格的板材切割出若干种矩形件,目标是极大化板材利用率。构造一种基于五块结构的矩形件套裁排样方式,该排样方式首先将板材划分为五个块,然后在每块中按照简单方式排样一种矩形件。建立五块排样方式的整数规划数学模型,并在Visual Studio和CPLEX中进行编程求解。用文献中的基准测题,检验五块排样方式的性能,数值实验结果表明,排样方式在提高板材利用率和简化板材切割工艺两方面均有效,且模型求解时间在实际应用中合理。
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- 关键词：矩形件整数规划
- 冲裁件条料最优四块剪切下料方案的生成算法被引量：6
- 2016年
- 讨论冲裁件条料剪切下料方案的设计问题。下料方案由一组排样方式组成。首先构造一种生成条料最优四块排样方式的背包算法,然后采用基于列生成的线性规划算法迭代调用上述背包算法,每次都根据生产成本最小的原则改善目标函数并确定各种冲裁件的当前价值,按照当前价值生成一个新的排样方式,最后选择最优的一组排样方式组成下料方案。采用例题将该排样方式生成算法和文献中多段排样方式生成算法进行比较,实验计算结果表明,该算法得到的排样方式排样价值较高。最后通过文献中实例的下料方案求解,可以看出该算法解决实际下料问题是有效的。
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- 关键词：冲裁件背包算法列生成线性规划算法
- 基于TextRank与注意力机制的长文本分类方法
- 基于TextRank与注意力机制的长文本分类方法，包括以下步骤；将长文本序列输入TextRank层计算出长文本的关键句序列与关键词序列，选出关键句序列中权重最高的句子作为该文本的关键句，对长文本序列进行数据预处理操作；将...
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- 带剪刃长度约束的圆形片二维优化下料算法被引量：2
- 2018年
- 钣金制造企业经常采用剪冲工艺将金属板材剪冲出圆形片,用以生产各种零件,优良的下料算法可以提高板材的下料利用率。现提出一种带剪刃长度约束的圆形片下料算法,这种算法将板材分为4个块,每个块中包含相同长度和方向的条带,每个条带中包含同种圆形片。首先运用递归技术构造4块布局方式的无约束生成算法和有约束生成算法;然后采用线性规划算法迭代调用无约束布局算法,生成第1部分下料方案,采用顺序启发式算法顺序调用有约束布局算法,生成第2部分下料方案;最后,组合两部分下料方案形成最终下料方案。数值模拟实验结果表明,采用该下料算法板材利用率高于文献算法。
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- 关键词：线性规划
- 复合条带两段排样方式的生成算法被引量：5
- 2017年
- 提出复合条带两段排样方式用以解决无约束二维剪切问题。这种排样方式首先将板材分成两个段,然后用若干条互相平行的水平或竖直剪切线将各段分别切成复合条带,最后将复合条带切成所需要的毛坯。采用确定型算法生成这种排样方式,求解背包模型分别生成毛坯在复合条带中的排样方式和复合条带在段中的排样方式,使用枚举算法确定最优两段组合,得到最终排样方式。采用文献中基准测题,将这种复合条带两段排样方式与文献中五种重要的排样方式进行比较。实验结果表明这种排样方式平均价值高于以上五种排样方式,且算法时间复杂度较低。
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