A hybrid approach based on the genetic algorithm and neural network to design an incremental cellular manufacturing system

J. Rezaeian; N. Javadian; R. Tavakkoli-Moghaddam; F. Jolai

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A hybrid approach based on the genetic algorithm and neural network to design an incremental cellular manufacturing system

机译：基于遗传算法和神经网络的混合方法设计增量式细胞制造系统

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One important issue related to the implementation of cellular manufacturing systems (CMSs) is to decide whether to convert an existing job shop into a CMS comprehensively in a single run, or in stages incrementally by forming cells one after the other, taking the advantage of the experiences of implementation. This paper presents a new nonlinear programming model in a dynamic environment. Furthermore, a novel hybrid approach based on the genetic algorithm and artificial neural network is proposed to solve the presented model. From the computational analyses, the proposed algorithm is found much more efficient than the genetic algorithm and simulated annealing in generating optimal solutions.

机译：与蜂窝制造系统（CMS）的实施相关的一个重要问题是，决定利用单机运行的优势，是一次将现有的作业车间全面地转换为CMS，还是通过逐个形成单元来逐步地将其转换为CMS。实施经验。本文提出了一种在动态环境中的新型非线性规划模型。此外，提出了一种基于遗传算法和人工神经网络的混合算法来解决该模型。通过计算分析，发现该算法在生成最优解中比遗传算法和模拟退火算法效率更高。

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来源
《Applied Soft Computing》 |2011年第6期|共8页
作者
J. Rezaeian; N. Javadian; R. Tavakkoli-Moghaddam; F. Jolai;
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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算机软件;
关键词
Incremental cell formation; Cellular manufacturing system; Genetic algorithm; Neural network; Evolutionary algorithms;

机译：增量细胞形成细胞制造系统遗传算法神经网络进化算法;

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