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首页> 外文期刊>International Journal of Production Research >Optimal path for automated drilling operations by a new heuristic approach using particle swarm optimization
【24h】

Optimal path for automated drilling operations by a new heuristic approach using particle swarm optimization

机译：一种新的启发式方法，使用粒子群算法，为自动化钻井作业提供了最佳路径

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A new heuristic approach for minimizing the operating path of automated or computer numerically controlled drilling operations is described. The operating path is first defined as a travelling salesman problem. The new heuristic, particle swarm optimization, is then applied to the travelling salesman problem. A model for the approximate prediction of drilling time based on the heuristic solution is presented. The new method requires few control variables: it is versatile, robust and easy to use. In a batch production of a large number of items to be drilled such as in printed circuit boards, the travel time of the drilling device is a significant portion of the overall manufacturing process, hence the new particle swarm optimization-travelling salesman problem heuristic can play a role in reducing production costs.
机译：描述了一种用于最小化自动化或计算机数控钻孔操作的操作路径的新的启发式方法。首先将经营路径定义为旅行商问题。然后将新的启发式粒子群优化算法应用于旅行商问题。提出了一种基于启发式求解的钻井时间近似预测模型。新方法几乎不需要控制变量：它用途广泛，功能强大且易于使用。在批量生产大量待钻项目（例如在印刷电路板中）时，钻探设备的行进时间是整个制造过程的重要组成部分，因此，新的粒子群优化旅行商贩子问题启发法可以发挥作用降低生产成本的作用。

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