电动汽车动力电池组管理系统设计.pdf

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【实例简介】车间作业调度问题（Job Shop Scheduling Problem）是一个著名的NP难题，具有很强的条件约束，当问题规模较大时很难找到全局最优解。因此作业车间调度是一类求解困难的组合优化问题。近几年各种智能计算方法逐渐被引入到作业调度问题中，如遗传算法、模拟退火算法、启发式算法等。如何有效的安排各零件的加工顺序将直接关系到生产效率,也是本文所要解决的问题之一。本文提出了实现车间调度的混合遗传算法的设计方案，把遗传算法与模拟退火算法相结合，充分发挥遗传算法良好的全局搜索能力和模拟退火算法有效避免陷入局部极小的特性，通过实验验证了基于混合算法的作业车间调度方法显著提高了搜索效率，GASA改进了收敛性能。

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头部姿势数据库是1590个单眼面部图像的基准，其具有从-90到+90度的平移和倾斜角度的变化。对于每个人，可以使用2个系列的93个图像（93个不同的姿势）。每人2个系列的目的是能够训练和测试已知和未知面部的算法（参见第2和第3节）。数据库中的人戴或不戴眼镜，并有各种肤色。背景是自愿中立和整洁的，以便专注于面部操作。该数据集包含了水平方向上的角度标记与垂直方向上的角度标记，是kaggle比赛常用的头部姿态估计训练数据集。

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