吳青松，楊宏兵，方 佳

(蘇州大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，江蘇 蘇州 215000)

基于災(zāi)變機(jī)制的預(yù)防性維護(hù)和生產(chǎn)調(diào)度集成優(yōu)化方法

吳青松，楊宏兵*，方 佳

(蘇州大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，江蘇 蘇州 215000)

為了解決生產(chǎn)車間中多品種任務(wù)的生產(chǎn)調(diào)度與預(yù)防性維護(hù)集成優(yōu)化問題，綜合考慮其加工順序、生產(chǎn)批量及預(yù)防性維護(hù)策略等要素，在訂單充足的前提下，以總制造成本和加工時間最小化為聯(lián)合優(yōu)化目標(biāo)，建立了生產(chǎn)調(diào)度與預(yù)防性維護(hù)集成優(yōu)化模型。針對模型特點(diǎn)，在非支配排序遺傳算法框架的基礎(chǔ)上，基于災(zāi)變機(jī)制和榮譽(yù)空間，引入截斷和拼接操作算子，提出一種變長度染色體單親遺傳算法對模型進(jìn)行求解，并在不同參數(shù)條件和問題規(guī)模下，通過仿真實驗驗證了該算法解決復(fù)雜生產(chǎn)任務(wù)調(diào)度和預(yù)防性維護(hù)集成優(yōu)化問題的有效性。

變長度染色體；災(zāi)變；生產(chǎn)調(diào)度；預(yù)防性維護(hù)

0 引言

為了利用規(guī)模效應(yīng)，傳統(tǒng)的生產(chǎn)調(diào)度往往將一個訂單或者多個相同類型訂單合并集中生產(chǎn)，在這種模型下部分訂單會因較長時間的交貨延遲而導(dǎo)致較高的拖期懲罰，同時集中生產(chǎn)單一產(chǎn)品易導(dǎo)致生產(chǎn)資金的大量占用，因而這種模型已經(jīng)逐漸不能適應(yīng)當(dāng)今生產(chǎn)所呈現(xiàn)的訂單多品種化的趨勢。隨著快速換模技術(shù)的發(fā)展，通過不同產(chǎn)品產(chǎn)線的快速切換來滿足計劃期內(nèi)不同訂單需求的生產(chǎn)模式已經(jīng)被越來越多的生產(chǎn)企業(yè)所接受；另一方面，為了平衡各部門的需求和生產(chǎn)中的各種指標(biāo)，單一的優(yōu)化目標(biāo)一般很難滿足實際生產(chǎn)的各種需求，決策者需要綜合考慮多種生產(chǎn)指標(biāo)以滿足不同的生產(chǎn)狀況，力爭達(dá)到整體利益的最大化。在這種情況下，決策過程需要納入多個目標(biāo)進(jìn)行綜合考量。

生產(chǎn)調(diào)度問題作為一種已經(jīng)被證實的NP-hard問題：張會紅等[1]運(yùn)用免疫算法提高調(diào)度性能；何法江等[2]提出采用遺傳算法解決并行機(jī)器系統(tǒng)工件調(diào)度問題；張烈平等[3]將基于慣性權(quán)重的粒子群算法應(yīng)用到了流程工業(yè)的生產(chǎn)調(diào)度問題中；黃福令等[4]提出了基于改進(jìn)差分算法和文化算法的混合算法。

上述研究都是針對單一目標(biāo)進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化，在如實反映生產(chǎn)狀況方面有所欠缺。生產(chǎn)調(diào)度和預(yù)防性維護(hù)多目標(biāo)集成優(yōu)化已被越來越多的學(xué)者所關(guān)注：崔維偉等[5-6]綜合決策工件的加工順序和機(jī)器維護(hù)方式，并提出相應(yīng)的算法聯(lián)合優(yōu)化了生產(chǎn)和維修部門各自的目標(biāo)；吳悅等[7]研究了基于訂單生產(chǎn)模式中訂單完成時間對生產(chǎn)目標(biāo)的影響，并據(jù)此提出適用于該模式的啟發(fā)式規(guī)則；路飛等[8]采用粗糙規(guī)劃理論建立調(diào)度模型，采用災(zāi)變型文化算法有效解決了不確定加工時間的工件生產(chǎn)排序問題；金玉蘭等[9]以維修成本、最大完成時間、加權(quán)總完工時間、加權(quán)總延遲時間為優(yōu)化目標(biāo)，提出了多目標(biāo)遺傳算法；陶辛陽等[10]通過決策最小作業(yè)中斷成本、最小最大期望延期成本、最小總期望延期時間三個目標(biāo)實現(xiàn)全局優(yōu)化；王世進(jìn)[11]以總計作業(yè)加權(quán)完成時間和總計維護(hù)成本最小為優(yōu)化目標(biāo)，提出改進(jìn)的蟻群算法求解。此外，王世進(jìn)[12]在多目標(biāo)優(yōu)化的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提出了基于Lorenz非劣關(guān)系的改進(jìn)NSGA-Ⅱ算法。

上述研究通過多目標(biāo)決策對生產(chǎn)調(diào)度和預(yù)防性維護(hù)進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化，并取得了較好的效果，但都是僅僅通過優(yōu)化工件生產(chǎn)排序方案的方式來進(jìn)行調(diào)度決策，卻忽視了影響決策優(yōu)劣的生產(chǎn)批量這一關(guān)鍵因素。生產(chǎn)調(diào)度中的工件加工順序方案和批量決策都對調(diào)度結(jié)果起到關(guān)鍵性的作用，本文旨在建立一個綜合決策工件集批量和生產(chǎn)順序的生產(chǎn)調(diào)度和預(yù)防性維護(hù)集成優(yōu)化模型，并首次提出了適合該集成模型的變長度染色體基因結(jié)構(gòu)及其遺傳方式，同時，考慮到鑒于NSGA-Ⅱ易產(chǎn)生早熟的缺陷，進(jìn)一步引入災(zāi)變機(jī)制克服算法過早收斂的缺陷。

1 問題描述和模型建立

以單機(jī)系統(tǒng)為研究對象，假設(shè)該調(diào)度期內(nèi)訂購m個不同類型產(chǎn)品的z個訂單，可分為n個以1 000件為單位的工件集，工件集不允許中斷，假定所有工件集運(yùn)輸時間為零。

令xij為0/ 1變量，如果工件集j在第i個位置加工，則xij=1，否則xij=0。據(jù)此定義三維向量Ji表示第i個位置加工的工件情況，Ji包括三個特征變量：ai為實數(shù)變量，表示該工件集加工的產(chǎn)品類型；bi為實數(shù)變量，決定該工件集的加工數(shù)量；pi為0/ 1變量，如果在加工第i個位置工件之前進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，則pi=1，否則pi=0。

本文其他變量的定義如下：i為工件集的編號，i=1,2,…,n，其中n是工件集的數(shù)量；d為工件類型的編號，d=1,2,…,m，其中m是工件類型的數(shù)量;k為訂單的編號，k=1,2,…,z，其中z是該調(diào)度期內(nèi)訂單的數(shù)量；tp為系統(tǒng)預(yù)防性維護(hù)時間；cp為系統(tǒng)預(yù)防性維護(hù)成本；tr為系統(tǒng)平均故障維修時間；cr為系統(tǒng)平均故障維修成本；Ni為加工工件集Ji期間機(jī)器故障次數(shù)的統(tǒng)計變量；t[i][j]為換模時間矩陣，表示從工件類型i變換至工件類型j所需的換模時間；e[i]為機(jī)器在加工工件集Ji之前的機(jī)器役齡；f[i]為機(jī)器在加工工件集Ji之后的機(jī)器役齡；c[d]為d類型產(chǎn)品的單位制造成本耗費(fèi)；t[d]為d類型產(chǎn)品的單位制造時間；S[i]為工件集Ji所花費(fèi)的庫存成本；L[k]，訂單k所需支付的延期成本。

1)機(jī)器故障模型。

機(jī)器在運(yùn)行時會發(fā)生故障，機(jī)器故障會占用機(jī)器生產(chǎn)可用時間，降低生產(chǎn)效率。設(shè)λ(t)為故障率函數(shù)，β和η為二參數(shù)威布爾分布的尺寸參數(shù)和比例參數(shù)，則機(jī)器在t時刻時的可靠性為R(t)=e-(t/η)β?？紤]到該機(jī)器失效形式屬于制造過程的失效，取1.0<β<4.0。可見隨著機(jī)器役齡的增加，機(jī)器的可靠率降低，發(fā)生故障的概率增大。假設(shè)進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)可以使設(shè)備“恢復(fù)如新”，則適時進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)會提高機(jī)器穩(wěn)定性；然而即使進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)仍不能保證在生產(chǎn)過程中不會發(fā)生故障，當(dāng)故障發(fā)生時采取應(yīng)急維修，即僅恢復(fù)機(jī)器的使用功能而不改變其役齡。由于故障維修不改變機(jī)器役齡，故兩次預(yù)防性維修間的故障發(fā)生的隨機(jī)過程符合非齊次泊松分布，在(t1,t2)間的故障期望發(fā)生次數(shù)為:

對于工件集Ji，其加工期間的期望故障發(fā)生次數(shù)為:

加工該工件之前的機(jī)器役齡為：

加工之后的機(jī)器役齡為f[i]=e[i]+t[ai]·b[i]。

2)懲罰性的預(yù)防性維護(hù)時間。

當(dāng)生產(chǎn)任務(wù)要求繁多的時候，生產(chǎn)計劃往往存在為了趕工期而忽略預(yù)防性維護(hù)的傾向，從而導(dǎo)致更高頻率的設(shè)備故障和機(jī)器使用壽命下降的問題。一般設(shè)備運(yùn)行時間越長，所需的預(yù)防性維護(hù)時間也會增加，令預(yù)防性維護(hù)時間呈階段性增加，其具體函數(shù)定義如下：

cp=C·tp，C為單位預(yù)防性維護(hù)時間的維修成本。系統(tǒng)平均故障維修時間tr、成本cr取固定值。

3)安裝/更換模具時間。

在多品種生產(chǎn)任務(wù)中，即使機(jī)器具有通用性，但不同類型的產(chǎn)品需要不同的模具輔助生產(chǎn)，安裝或更換模具需要占用機(jī)器可用時間，時間占用矩陣如下：

其中：tij表示由i類型產(chǎn)品更換至j類型產(chǎn)品時所需的模具更換時間，原則上，tij≠tji，t0j表示生產(chǎn)的第一類產(chǎn)品為j時所需的安裝時間。安裝或更換模具時可同時進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)。設(shè)V[i]表示在加工工件集Ji時是否需要更換模具：需要更換則V[i]=1；否則V[i]=0。

4)存儲/延期成本。

對于某個訂單，若其過早地被生產(chǎn)，則會導(dǎo)致資金機(jī)會成本損失和倉儲費(fèi)用；但若延期交貨，則會導(dǎo)致合同違約懲罰和失去顧客信任等費(fèi)用。合理地安排生產(chǎn)任務(wù)，及時生產(chǎn)及時完工會帶給企業(yè)額外的經(jīng)濟(jì)效益。丁佩雯等[13]提出的拖期懲罰隸屬度函數(shù)合理地量化了不同程度的拖期完工帶來的懲罰損失，具體如下：

其中v為拖期加速因子。

對于某個訂單O[k]，其有3個屬性：產(chǎn)品類型m[k]，訂貨數(shù)量l[k]，交貨期d[k]。設(shè)該訂單共被分為e個工件集，則對于某個工件集iko，其所屬訂單的最后一個工件集為ike，該工件集的庫存成本S[iko]=(f[ike]-f[iko])·b[iko]·c[aiko]·R，其中R為單位時間庫存費(fèi)用率,取0.000 5。而對于該訂單O[k]，其延期成本為：

5)目標(biāo)函數(shù)。

總加工時間F1最短化：

Max(tp·p[i],V[i]·t[i-1][i])]

總制造成本F2最小化：

該模型包含以下約束：

(1)

(2)

ai∈{x|1≤x≤m};i=1,2,…,n

(3)

bi≥1;i=1,2,…,n

(4)

(5)

式(1)表示一個工件集只能在一個位置被加工；式(2)表示一個位置只能包含一個工件集；式(3)保證了工件集生產(chǎn)的產(chǎn)品種類是在訂單要求范圍內(nèi)的；式(4)保證了每個工件集都有實際的意義，不是一個批量為0的假工件集；式(5)表示生產(chǎn)任務(wù)符合訂單需求，保證在調(diào)度期內(nèi)足額生產(chǎn)。

2 災(zāi)變型NSGA-Ⅱ算法設(shè)計

考慮到本文綜合優(yōu)化制造成本和加工時間兩個指標(biāo)，故采用由Deb等[14]提出的改進(jìn)非支配排序方法作為評價種群個體優(yōu)劣的工具。對于有目標(biāo)集w的模型求最小值的最優(yōu)化問題，若滿足?i∈w,fi(x1)≤fi(x2);?i∈w,fi(x1)

2.1 算法實現(xiàn)

1)編碼。

為了不以訂單為單位進(jìn)行生產(chǎn)調(diào)度，優(yōu)化排產(chǎn)結(jié)果，設(shè)計如下的編碼以靈活地安排生產(chǎn)種類和數(shù)量：K代表產(chǎn)品種類，N代表該工件集的數(shù)量，這兩個變量采用實值編碼；P代表是否進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，為0/1變量，故采用二進(jìn)制編碼，若P=1，則代表在加工該工件集之前需要進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)操作。圖1染色體編碼表示依次生產(chǎn)2類產(chǎn)品3 000件，1類產(chǎn)品7 000件，6類產(chǎn)品2 000件，2類產(chǎn)品5 000件，其中，在生產(chǎn)第2批和第4批工件集之前要對機(jī)器進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)。

圖1 染色體編碼示意圖

Fig. 1 Sample encoding of chromosomes

2)初始解生成。

種群數(shù)目N是影響算法運(yùn)行速度和效率的關(guān)鍵因素之一，一般采用20～200或者兩倍的基因位數(shù)，在本文算法中染色體因為數(shù)目被納入決策變量，故其長度不定，采用種群數(shù)目為固定值N。為保證種群多樣性，初始解隨機(jī)生成。

3)遺傳操作。

考慮到采用傳統(tǒng)的交叉過程會導(dǎo)致染色體代表的個體方案不可行，如果在交叉后加入修正操作又會很大程度上破壞父代染色體遺傳下來的基因特征，由遺傳操作變?yōu)殡S機(jī)搜索，因而采用單親遺傳算法來保證解的可行性，同時運(yùn)用基于變長度染色體的截斷算子和拼接算子，達(dá)到遺傳操作的目的。以某個染色體PC為例，具體的算子規(guī)則如下：

PC：(2,3,0)-(1,7,0)-(6,2,1)-(6,3,0)-

(3,4,0)-(4,11,0)-(1,4,1)

①截斷算子。

對某個基因(k,n,p)進(jìn)行截斷操作時，先隨機(jī)生成在1～(n-1)范圍內(nèi)的截斷數(shù)x，則生成兩個子代基因(k,x,p)和(k,n-x,p)，p位繼承父代，后將分離出的基因(k,x,p)隨機(jī)插入染色體中，原父代基因位(k,n,p)替換成(k,n-x,p)，生成子代染色體。n=1時無法進(jìn)行截斷操作。如對(1,7,0)進(jìn)行截斷操作，若截斷數(shù)k=3，則會概率產(chǎn)生如下子代：

NC1：(2,3,0)-(1,4,0)-(6,2,1)-(6,3,0)-

(1,3,0)-(3,4,0)-(4,11,0)-(1,4,1)

②拼接算子。

對某個基因(k,n1,p1)進(jìn)行拼接操作時，隨機(jī)選擇染色體中另外一個具有相同產(chǎn)品類型k的基因(k,n2,p2)，用基因(k,n1+n2,p2)替換基因(k,n2,p2)，并將基因(k,n1,p1)移出。若未找到具有相同產(chǎn)品類型的基因，則無法進(jìn)行拼接操作。如對(1,7,0)進(jìn)行拼接操作，則會產(chǎn)生如下子代(此例中情況唯一)：

NC2：(2,3,0)-(6,2,1)-(6,3,0)-(3,4,0)-

(4,11,0)-(1,11,1)

③基本位變異算子。

對于基因(k,n,p)中代表預(yù)防性維護(hù)點(diǎn)的p位，采取基本位變異，則該基因變?yōu)?k,n,1-p)。

4)災(zāi)變機(jī)制及榮譽(yù)空間。

改進(jìn)非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)采用了精英策略和父子代共同競爭策略，使種群的最優(yōu)值得到了有效的保留，局部搜索能力強(qiáng)，但也產(chǎn)生易于陷入局部最優(yōu)解的缺陷，為了解決這個問題，增強(qiáng)算法的廣域搜索能力，故提出基于榮譽(yù)空間的災(zāi)變模型。所謂災(zāi)變，就是殺死當(dāng)前所有的優(yōu)秀個體以跳出局部極值，從而讓遠(yuǎn)離當(dāng)前極值的點(diǎn)有充分的進(jìn)化余地。具體規(guī)則如下：在子代產(chǎn)生后將父子代合并并進(jìn)行Pareto排序，將所得Pareto前沿加入榮譽(yù)空間，然后合并榮譽(yù)空間中新老成員并進(jìn)行Pareto排序，取Pareto前沿，以此更新榮譽(yù)成員。若所得新榮譽(yù)空間中有新成員加入，則說明該次迭代子代中產(chǎn)生了更優(yōu)異的個體。若持續(xù)r代未產(chǎn)生新成員，則視為該種群陷入進(jìn)化陷阱，需要進(jìn)行災(zāi)變。若連續(xù)災(zāi)變u次未產(chǎn)生新成員，則視為該種群已充分進(jìn)化，此時榮譽(yù)空間中成員則為最優(yōu)解。只要有新成員產(chǎn)生，則災(zāi)變和停滯計數(shù)器清零。

2.2 算法流程

根據(jù)算法實現(xiàn)所述，具體算法流程如圖2、圖3所示。

圖2 算法總流程Fig. 2 Flowchart of total algorithm

圖3 P1模塊流程Fig. 3 Flowchart of P1 module

3 算例分析

為了驗證所提算法的有效性，現(xiàn)將災(zāi)變型NSGA-Ⅱ與Deb的標(biāo)準(zhǔn)算法在內(nèi)存4 GB，主頻1.8 GHz的Inter Core i5的Window 8系統(tǒng)中通過Java平臺進(jìn)行比較。隨機(jī)訂單生成如表1所示。

表1 實驗中使用的隨機(jī)訂單Tab. 1 Random orders used in the experiment

各參數(shù)服從一定區(qū)間的平均分布，具體設(shè)置如下：t[i][j]=U(0.2,1.5)、tr=U(1.5,3.5)、cr=U(3,6)、c[d]=U(2,17)、t[d]=U(1,14)、η=U(80,100)、β=U(1,4)、r=U(30,100)、u=U(3,6)。預(yù)防性維護(hù)成本率C=1.7，截斷概率pc=0.35、拼接概率pj=0.35、變異概率pv=0.01，種群規(guī)模N=100,150,200，每種規(guī)模設(shè)置隨機(jī)生成10個算例，則共有30個算例。

為了比較兩種算法的優(yōu)劣，將兩種算法的種群Q1、Q2合并，生成2N規(guī)模的種群Qc，對其進(jìn)行非支配排序，從中挑選出N個較優(yōu)異個體組成M。定義B(Q1,M)為種群M個體來自種群Q1的比例，C(Q1,M)為種群M的Pareto前沿中個體來自Q1的比例。前者度量了Q1結(jié)果的整體優(yōu)異程度，后者度量了Q1算法的最優(yōu)值的優(yōu)劣。因此，B(Q1,M)和C(Q1,M)大于0.5且越接近1，表明Q1的Pareto前沿較之Q2更好，即Q1更優(yōu)異。表2為種群規(guī)模下隨機(jī)5個算例的B值、C值和兩種算法的運(yùn)行時間差。從表2可以看出每個算例中災(zāi)變型NSGA-Ⅱ都具有比標(biāo)準(zhǔn)NSGA-Ⅱ更優(yōu)異的結(jié)果，同時運(yùn)算時間無較大差異。

表2 災(zāi)變型NSGA-Ⅱ和標(biāo)準(zhǔn)NSGA-Ⅱ的實驗對比Tab. 2 Data comparison between catastrophe NSGA-Ⅱ and standard NSGA-Ⅱ

注：“+”表示災(zāi)變型NSGA-Ⅱ比標(biāo)準(zhǔn)算法多用的時間。

為了具體對比算法的優(yōu)劣性，從種群規(guī)模N=200的算例中隨機(jī)挑選一組生成Pareto前沿點(diǎn)分布圖，從圖4中可以清晰地看出災(zāi)變型NSGA-Ⅱ算法擁有更優(yōu)異的前沿分布。

圖4 兩算法Pareto前沿點(diǎn)分布圖Fig. 4 Distribution of two algorithms’Pareto front points

4 結(jié)語

在考慮批量大小的基礎(chǔ)上，本文研究了多品種生產(chǎn)任務(wù)下的車間調(diào)度和預(yù)防性維護(hù)集成優(yōu)化問題。針對該問題的特征，基于NSGA-Ⅱ算法提出一種變長度染色體災(zāi)變性非支配排序多目標(biāo)遺傳算法對集成模型進(jìn)行求解，通過各種規(guī)模的數(shù)據(jù)實驗表明，基于災(zāi)變和榮譽(yù)空間機(jī)制的改進(jìn)算法擁有比標(biāo)準(zhǔn)NSGA-Ⅱ算法更優(yōu)異的廣域搜索能力和尋優(yōu)能力。本文采用隨機(jī)生成染色體的方式初始化種群，初始解的特征分布對算法能力影響的研究及對最終解魯棒性的探討將是下一步的研究方向。

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This work is partially supported by the Chinese Postdoctoral Science Foundation (2016M601885), the Natural Science Foundation of Jiangsu Province (BK20141517, BK20150344), the Research Fund Program of Guangdong Provincial Key Laboratory of Computer Integrated Manufacturing (CIMSOF2016005), the Undergraduate Innovational and Entrepreneurship Experimentation Program of Soochow University (2016xj042).

WUQingsong, born in 1995. His research interests include intelligent optimization algorithm.

YANGHongbing, born in 1977, Ph. D., associate professor. His research interests include machine learning, intelligent information processing.

FANGJia, born in 1996. Her research interests include machine learning, intelligent algorithm.

Productionschedulingandpreventivemaintenanceintegratedoptimizationbasedoncatastrophemechanism

WU Qingsong, YANG Hongbing*, FANG Jia

(SchoolofMechanicalandElectricEngineering,SoochowUniversity,SuzhouJiangsu215000,China)

On the purpose of integrated optimization of production scheduling and preventive maintenance for multi-product tasks which in producing workshops, an integrated optimization model of production scheduling and preventive maintenance was established comprehensively, in which processing sequence, batch quantity, preventive maintenance measures and other factors were taken into account consequently, on the premise that there are sufficient orders, as well as the joint optimization objective to minimize overall manufacturing costs and processing time. In view of the characteristics of the model, based on the non-dominated sorting genetic algorithm, a single-parent genetic algorithm with variable-length genome was put forward as the resolving method for the model based on the catastrophe mechanism and glory space, which keeps in combination with introducing interruption and splice operators. Besides, under different parameter conditions and various scales of problems, simulative experiments were conducted to verify the efficiency of the proposed algorithm to resolve complex integrated optimization problems of production scheduling and preventive maintenance.

length-changeable chromosome; catastrophe; production scheduling; preventive maintenance

2017- 05- 07;

2017- 06- 20。

中國博士后科學(xué)基金資助項目(2016M601885)；江蘇省自然科學(xué)基金資助項目(BK20141517，BK20150344)；廣東省計算機(jī)集成制造重點(diǎn)實驗室開放基金資助項目(CIMSOF2016005)；蘇州大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃(2016xj042)。

吳青松(1995—)，男，江蘇常州人，主要研究方向：智能優(yōu)化算法； 楊宏兵(1977—)，男，安徽蕪湖人，副教授，博士，主要研究方向：機(jī)器學(xué)習(xí)、智能信息處理； 方佳(1996—)，女，江蘇常州人，主要研究方向：機(jī)器學(xué)習(xí)、智能算法。

1001- 9081(2017)11- 3330- 05

10.11772/j.issn.1001- 9081.2017.11.3330

(*通信作者電子郵箱yanghongbing@suda.edu.cn)

TP312

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