К использованию методов распознавания образов для решения задач календарного планирования производства; Известия Томского политехнического института [Известия ТПИ]; Т. 294 : Автоматика и вычислительная техника
| Parent link: | Известия Томского политехнического института [Известия ТПИ]/ Томский политехнический институт (ТПИ).— , 1944-1976 Т. 294 : Автоматика и вычислительная техника.— 1976.— [С. 21-24] |
|---|---|
| Auteur principal: | |
| Résumé: | Заглавие с титульного листа Электронная версия печатной публикации Задача выбора оптимального алгоритма для календарного планирования производства мелкосерийного машиностроительного предприятия ставится как детерминистская задача распознавания, где обучение ведется по обучающей выборке с известной классификацией. В качестве обучающей выборки используется перечень задач календарного планирования, для каждой из которых известен алгоритм, соответствующий наименьшему значению критерия эффективности. При построении обучающей выборки используется эвристический алгоритм с применением аддитивно-взвешенной комбинации локальных правил предпочтения и метода Монте-Карло. |
| Langue: | russe |
| Publié: |
1976
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | Черно-белая версия для предварительного просмотра Цветная версия без потери качества |
| Format: | Électronique Chapitre de livre |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=240055 |
| Description matérielle: | 2 файла (209 Кб, 5.8 Мб) |
|---|---|
| Résumé: | Заглавие с титульного листа Электронная версия печатной публикации Задача выбора оптимального алгоритма для календарного планирования производства мелкосерийного машиностроительного предприятия ставится как детерминистская задача распознавания, где обучение ведется по обучающей выборке с известной классификацией. В качестве обучающей выборки используется перечень задач календарного планирования, для каждой из которых известен алгоритм, соответствующий наименьшему значению критерия эффективности. При построении обучающей выборки используется эвристический алгоритм с применением аддитивно-взвешенной комбинации локальных правил предпочтения и метода Монте-Карло. |