adding 5 articles

docs/technologies/assembly-sequence-planning-overview.md

@@ -214,12 +214,12 @@ __Полевые испытания__: Установить розетку пи
 оптимальной а не глобально оптимизированной.
 Второе предикаты снижают количество входных данных. Но сильно влияют на пространство поиска. И иногда приводят к неверным последовательностям.
 
-### Assemble Them All: Physics-Based Planning for Generalizable Assembly by Disassembly
+### Assemble Them All: Physics-Based Planning for Generalizable Assembly by Disassembly (2022)
 YUNSHENG TIAN, MIT CSAIL, JIE XU, MIT CSAIL, YICHEN LI, MIT CSAIL, JIELIANG LUO, Autodesk Research,   SHINJIRO SUEDA, Texas A&M University,   HUI LI, Autodesk Research,  KARL D.D. WILLIS, Autodesk Research, WOJCIECH MATUSIK, MIT CSAIL
 
 Основанный на физике подход к планированию сборки. Используется метод сборки-разборки, и моделирование на основе физики для эффективного изучения ограниченного прострастранства поиска.
 
-__Исходные данные__: CAD-модел
+__Исходные данные__: CAD-модель
  
 __Полевые испытания__: тысячи сборок из витрины Fusion360. 
 
@@ -229,3 +229,63 @@ __Алгоритм__: формируется граф, сборки по при
  
 ## Доступные программные реализации ASP
 https://github.com/yunshengtian/Assemble-Them-All
+
+
+### An integration of neural network and rule-based systems for design and planning of mechanical assemblies (1993)
+Авторы предлагают загрузить в нейронную сеть, данные о ранее созданных сборках и их технологических картах. Что бы нейронная сеть обучилась на этих данных и исходя из них. Составляла план сборки. 
+Так же внедрить нейронную сеть в CAD. Что бы она помогала проектировать такие изедлия которые были бы максимально автоматизированы для сборки.
+
+
+### On the generation of robotic assembly sequences based on separability and assembly motion stability (1994)
+C.K. Shin and H.S.Cho
+Метод автоматического создания
+последовательностей сборки роботов на основе проверки
+разборчивости разбираемой детали. Чтобы получить
+возможность разборки детали-кандидата, мы сначала делаем
+вывод о направлениях сборки без столкновений, извлекая
+разделяемые направления для детали и вычисляя отделимость,
+которая дает информацию о том, как легко отделить части из частей.
+
+
+### A three-stage integrated approach for assembly sequence planning using neural networks (2008)
+
+
+На первом этапе используется график над графиком и правила преобразования для создания
+корректного графа разнесения модели сборки; два графика можно	
+использовать для представления правильных геометрических зависимостей
+между деталями сборки. На втором этапе разрабатывается трехуровневая
+реляционная модель для создания полного графа реляционной модели и
+матрицы инцидентности. Граф реляционной модели можно дополнительно
+преобразовать в диаграмму предшествования сборки (APD), которая
+используется для описания отношений предшествования сборки деталей
+На третьем этапе используется нейросеть для оптимизации сборки.
+
+проводится тематическое исследование электроприборов для оценки
+осуществимости предложенной модели с точки зрения различий основных
+характеристик сборки и создания почти оптимальной последовательности
+сборки в соответствии с определенными критериями производительности.
+
+
+__Исходные данные__:  CAD-модель(несколько моделей электро приборов)
+__Полевые испытания__: Несколько вырабатанных моделей для электро приборов.
+
+
+### Using memetic algorithms with controlled local search to solve assembly.(2007)
+Hwai-En Tseng, Wen-Pai Wang, Hsun-Yi Shih
+
+Сравнение Меметического алгоритма с ГА.
+__Алгоритм__: [Мемотический алгоритм](https://en.wikipedia.org/wiki/Memetic_algorithm), Генерация графа сборки основанная на знаниях о соедениях деталей в изделии.
+
+__Полевые испытания__: не известно
+
+__Исходные данные__: идеальнее заранее готовые модели
+
+### A Multi-Agent Evolutionary algorIthm for Connector-Based Assembly Sequence Planning(2011)
+Сравнивают Многоагентный эволюционный алгоритм, с други алгоритмами оптимизации.
+
+__Алгоритм__: [Многоагентный эволюционный алгоритм](https://deepai.org/publication/massively-concurrent-agent-based-evolutionary-computing), Генерация графа сборки основанная на знаниях о соедениях деталей в изделии.
+
+__Исходные данные__: идеальнее заранее готовые модели
+
+__Полевые испытания__: не известно
+