حمل اثاثیه منزل در اصفهان | حمل اثاثیه منزل اصفهان شبانه روزی | صدرابار | sadraabar

حمل اثاثیه منزل در اصفهان | حمل اثاثیه منزل اصفهان شبانه روزی | صدرابار | sadraabar


حمل اثاثیه منزل در اصفهان | حمل اثاثیه منزل اصفهان شبانه روزی | صدرابار | sadraabar

عنوان مقاله اسباب كشي منزل
دپارتمان اوج شيد
نويسنده زهرا بهرامي
تعداد كلمات 900 كلمه
زمان مطالعه 9 دقيقه

فهرست مطالب

زمان انتظار کاربر را با پیش محاسباتی فعالانه (در پس؟

و یکسان سازی محموله در شکل 1 نشان حمل اثاثیه منزل اصفهان!

این تغییر در صورتی حفظ می شود که منجر به کاهش!

توجه داشته باشید که برای این بخش از آزمایش؟

فهرست تصاوير

شکل 1 حمل اثاثیه منزل اصفهان

شکل 2 حمل اثاثیه منزل اصفهان شبانه

زمان انتظار کاربر را با پیش محاسباتی فعالانه (در پس؟

‌زمینه، بدون درخواست حمل اثاثیه منزل در اصفهان از کاربر) یک راه‌حل به‌روزرسانی شده به محض در دسترس قرار گرفتن اطلاعات جدید، به حداقل برساند. در نهایت، استفاده از فناوری عامل نرم افزاری، انعطاف پذیری را در طراحی سیستم فراهم می کند. به عنوان مثال، CCA یا EA را می توان به راحتی بدون تأثیر بر بقیه سیستم به روز کرد.5. موتورهای بهینه سازی مبتن حمل اثاثیه منزل اصفهان شبانه روزی ی بر بازپخت شبیه سازی شده برای برنامه ریزی پروازهر دو EA و CCA دارای یک موتور بهینه سازی مبتنی بر بازپخت شبیه سازی شده هستند. بازپخت شبیه سازی شده یک متا-هیوریستیک محبوب برای مسائل بهینه سازی است (Kirkpatrick, 1984).شکل 1 حمل اثاثیه منزل در اصفهان را نشان مي دهد.

. مفهوم اصلی آن شبیه حمل اثاثیه منزل در اصفهان به یک الگوریتم سنتی تپه نوردی است، زیرا هر دو رویکرد به دنبال راه حل های متوالی هستند که منجر به بهبود کلی در nazmbar  کیفیت راه حل می شود، اما با یک تفاوت مهم: در حالی که تپه نوردی فقط انتقال هایی را می پذیرد که م حمل اثاثیه منزل اصفهان شبانه روزی نجر به بهبود در در هر مرحله، این نیاز در SA با اجازه دادن به راه حل به طور احتمالی “سرازیری” کاهش می یابد. SA برای مشکلاتی که فضای جستجو گسسته و بزرگ است مفید است، که آن را کاندید خوبی برای مشکل ما می کند.موتور مبتنی بر SA برای مشکلات تثبیت .

حمل اثاثیه منزل در اصفهان | صدرابار | sadraabar

حمل اثاثیه منزل در اصفهان | صدرابار | sadraabar

شکل 1 حمل اثاثیه منزل در اصفهان

و یکسان سازی محموله در شکل 1 نشان حمل اثاثیه منزل در اصفهان!

داده شده است. به ترتیب 7 و 8. به طور خلاصه، ایده به شرح زیر است برای مسئله تجمیع محموله، ابتدا محموله ها را به صورت تصادفی به ULD اختصاص نظم بار  می دهیم و در عین حال محدودیت های مقصد را حفظ می کنیم (مرحله 2 در شکل 7). سپس، در هر مرحله انتقال بازپخت حمل اثاثیه منزل اصفهان شبانه روزی شبیه‌سازی‌شده، دو ULD از مقصدهای مشابه به‌طور تصادفی انتخاب می‌شوند و محموله‌های انتخابی تصادفی از دو ULD با یکدیگر تعویض می‌شوند (مراحل B.1 تا B.3 در شکل 7)

. اگر راه حل تجدید نظر حمل اثاثیه منزل در اصفهان شده منجر به بهبود شود، آن را حفظ می کند (مرحله 4.4). در غیر این صورت، طبق فرمول تصمیم گیری بازپخت شبیه سازی شده استاندارد. (مرحله 4.4.1 تا مرحله 4.4.4) در معرض احتمال لغو شدن است. برای مسئله تساوی (حمل اثاثیه منزل اصفهان شبانه روزی شکل 8)، ابتدا هر ULD تاریخی را به گروه واحد خود اختصاص می دهیم (مرحله i و ii در شکل 8). در هر مرحله انتقال، به طور تصادفی دو گروه را انتخاب می کنیم و سودآورترین محموله را از نظر کاهش هزینه کلی (یا محموله ای که کمترین ضرر را به همراه دارد) از گروه اول به گروه دوم (مرحله 3.1 تا 3.2) منتقل می کنیم.

 این تغییر در صورتی حفظ می شود که منجر به کاهش!

کلی هزینه شود (مر حمل اثاثیه منزل در اصفهان حله 3.3.c). در غیر این صورت، تصمیم بر اساس فرمول تصمیم گیری بازپخت شبیه سازی شده (مرحله 3.3.d) گرفته می شود.6. آزمایشات ما یک سری آزمایش برای ارزیابی عملکرد سیستم خود انجام دادیم. یک سیستم چند عا حمل اثاثیه منزل اصفهان شبانه روزی ملی، همانطور که در شکل 3 نشان داده شده است، با استفاده از پلت فرم Java Agent DEvelopment (JADE) پیاده سازی شده است. هم داده های شبیه سازی شده و هم داده های واقعی آزمایش می شوند. محدوده داده ها.شکل 2 حمل اثاثیه منزل اصفهان شبانه روزی را نشان مي دهد.

شکل 8. الگوریتم بازپخ حمل اثاثیه منزل در اصفهان ت شبیه سازی شده برای مسئله تساوی.11332 C.-K. چان و همکاران / سیستم های خبره با برنامه های کاربردی 39 (2012) 11325–11334شکل 9. تنظیمات آزمایشی برای آزمایش های داده های شبیه سازی شده.شکل 10. تأثیر اندازه مشکل بر زمان اجرای سیستم (مرحله بهینه سازی حذف نمی شود).که ما برای بخش داده های تولید شده استفاده کردیم (شکل 9) بر اساس تجربه کارآزمایی صنعتی است.در اولین مجموعه آزمایش‌ها، کارایی زمانی چارچوب چند عاملی خود را به شرح زیر ارزیابی کردیم. داده های تولید شده به صورت تصادفی، از 1 تا 120 محموله، به FAST وارد می شود و زمان پردازش سیستم اندازه گیری می شود.

حمل اثاثیه منزل اصفهان شبانه روزی | صدرابار | sadraabar

حمل اثاثیه منزل اصفهان شبانه روزی | صدرابار | sadraabar

شکل 2 حمل اثاثیه منزل اصفهان شبانه روزی

توجه داشته باشید که برای این بخش از آزمایش؟

زمان صرف شده برای مو حمل اثاثیه منزل در اصفهان تور بهینه‌سازی حذف می‌شود، زیرا پارامتر رانده می‌شود. نتایج در شکل 10 نشان داده شده است. از نتایج، می توان دریافت که بزرگترین مجموعه داده را می توان در کمتر از 1.2 ثانیه کنترل کرد. نرخ رشد در زمان اجرا با توجه به اندازه مسئله خطی است، که نشان می دهد چارچوب مبتنی بر عامل ما مقیاس پذیر است.مج حمل اثاثیه منزل اصفهان شبانه روزی موعه دوم آزمایش ها عملکرد موتور بازپخت شبیه سازی شده را برای مشکل تحکیم محموله ارزیابی می کند. مانند بسیاری از روش‌های بهینه‌سازی دیگر، کیفیت راه‌حل یک رویکرد مبتنی بر SA عموماً با افزایش زمان اجرا بهبود می‌یابد.

بنابراین، در اولین آزمایش خود، ابتدا بهترین  nazmbar زمان کارکرد موتورهای بهینه سازی خود را به شرح زیر تعیین می کنیم. داده های تولید شده به صورت تصادفی با حداکثر 500 محموله به عامل CCA و موتور بهینه سازی SA آن وارد می شود. میانگین کیفیت محلول‌ها،  نظم بار همانطور که با نرخ بهره‌برداری بار ULD اندازه‌گیری می‌شود، در فواصل ثابت هر 8 ثانیه ترسیم می‌شود.

به منظور مقایسه، نتایج همچنین با خروجی؟

یک رویکرد مبتنی بر تپه‌نوردی، که اساساً.

مشابه الگوریتم SA در شکل 7 است، مقایسه؟

می‌شود، با این تفاوت که در صورت هزینه‌های.

بالاتر، همیشه تغییرات را برمی‌گرداند. راه حل ؟

رسیده است. نتایج در نشان داده شده است شکل 11.

 

بدون دیدگاه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.