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针对常见的串行多工序抽样检验方式，建立了工序间质量水平传递模型和质量检验成本模型，提出基于Pareto解评价的多目标优化蚁群算法；通过定义多目标解与理想解的相对距离为蚁群算法的启发函数，激励蚁群搜索可行解空间并发现最优解集；应用多目标优化蚁群算法解决质量检验计划优化问题取得了较好效果。
多工序质量检验计划的多目标优化蚁群算法研究
【摘 要】
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针对常见的串行多工序抽样检验方式，建立了工序间质量水平传递模型和质量检验成本模型，提出基于Pareto解评价的多目标优化蚁群算法；通过定义多目标解与理想解的相对距离为蚁群算
【机 构】
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东南大学
【出 处】
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中国机械工程
【发表日期】
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2006年11期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（70271035、60104004）,国家重点基础研究发展计划资助项目（2002CB312202）
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