Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2022
Идентификатор DOI: 10.23670/IRJ.2022.124.35
Ключевые слова: cluster analysis, parametric optimization models, homogeneous batches, cluster, algorithm, кластерный анализ, параметрические оптимизационные модели, однородные партии, кластер, алгоритм
Аннотация: Современные методы кластерного анализа предлагают различные средства исследования объектов путем их разбиения по однородным группам со схожими признаками. В статье показано применение подхода к разработке алгоритмов кластеризации, основанных на параметрических оптимизационных моделях, с комбинированным применением алгоритмов поискаПоказать полностьюс чередующимися рандомизированными окрестностями и жадных агломеративных эвристических процедур для задачи разделения сборной партии продукции на однородные партии. Данный подход продемонстрирован на примере решения задачи выявления однородных партий анодов, которая имеет одно из важнейших значений при производстве алюминия. Совершенствование производственного процесса отбора анодов дает большой экономический эффект для предприятия. Modern methods of cluster analysis offer various means of studying objects by dividing them into homogeneous groups with similar features. This article shows an approach to developing clustering algorithms based on parametric optimization models with combined application of search algorithms with variable randomized neighborhoods and greedy agglomerative heuristic procedures for the problem of dividing a collection batch of products into homogeneous batches. This approach is demonstrated by solving the problem of identifying homogeneous batches of anodes, which has one of the most important values in aluminum production. The improvement of the production process of anode selection gives a great economic effect for the enterprise.
Журнал: Международный научно-исследовательский журнал
Выпуск журнала: № 10
ISSN журнала: 23039868
Место издания: Екатеринбург
Издатель: Индивидуальный предприниматель Соколова Марина Владимировна