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J-GLOBAL ID：202202288114533767   整理番号：22A0438642

多機能プレースにおけるピックアンドプレイ位置ルーティングのための発見的順序づけホップフィールドニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Heuristic sequencing hopfield neural network for pick-and-place location routing in multi-functional placers

著者 (5件)： Li Zhengkai (Research Institute of Intelligent Control and Systems, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) ,  Sun Hao (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen518055, China) ,  Yu Xinghu (Ningbo Institute of Intelligent Equipment Technology Co., Ltd., Ningbo 315200, China) ,  Sun Weichao (Research Institute of Intelligent Control and Systems, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) ,  Sun Weichao (Ningbo Institute of Intelligent Equipment Technology Co., Ltd., Ningbo 315200, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 472  ページ： 35-44  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ホップフィールドニューラルネットワーク(HNN)はよく研究されている最適化方法であるが,キャパシット位置ルーティング問題(CLRP)を解決できない。キャパシットヘッドセットによるフィーダーから配置ポイントへの輸送部品を,マルチ機能ローダーにおけるピックアンド位置配置ルーティングを,典型的CLRPとして研究した。元の問題を,配置点グループ分け,フィーダー位置,および内部グループ配置配列を決定する3つの部分問題に分解した。最初の2つの部分問題は,多重トーラスによる最適化問題である。単一トーラス内の最適化のために設計された発見的手法によって,これらの2つの部分問題は,トーラスの解決シーケンスを最適化する発見的配列最適化問題に変換した。巡回セールスマン問題のための典型的HNNを改良して,それは発見的配列HNNに帰着した。エネルギー関数を指数配列対に関するエネルギー行列の活性化状態を反映するために適応した。各指数シーケンスペアの目的関数値への探索を通して,エネルギーマトリックスを正規化技術と組み合わせた特別に設計した方法によって計算した。HNNベースの方法の最適性能を達成するために,マルチスタート機構を採用した。最後に,提案した方法の有効性と効率を,実際の工業データを用いた実験によって明らかにした。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  最適化問題 ,  巡回セールスマン問題 ,  積込み機械 ,  最適化手法 ,  発見的方法 ,  *経路選定 ,  多重化 ,  目的関数 ,  正規化 ,  *Hopfield模型
準シソーラス用語： 部分問題 ,  エネルギー関数 ,  *順序づけ ,  トーラス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Hopfieldニューラルネットワーク ,  ピックアンドプレイ最適化 ,  位置ルーティング問題 ,  フィーダー割当 ,  プリント基板組立

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多機能 ,  ルーティング ,  発見 ,  順序づけ ,  ホップフィールドニューラルネットワーク