汽車轉(zhuǎn)向器制造企業(yè)均是面向訂單生產(chǎn),呈現(xiàn)出多種類、小規(guī)模的生產(chǎn)特征。轉(zhuǎn)向器制造企業(yè)希冀能完成準(zhǔn)時交貨的目標(biāo)。在傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)向器制造中,是由生產(chǎn)計劃員根據(jù)訂單大致安排每天的生產(chǎn)任務(wù)。這種調(diào)度方案只是把訂單分解為車間每天的制造任務(wù)量,卻沒有再精確往下細分到各臺加工機器上。這種調(diào)度方案可能導(dǎo)致訂單拖期,同時維持了較高的生產(chǎn)成本。基于此,本文對轉(zhuǎn)向器加工柔性作業(yè)車間調(diào)度問題進行研究。首先,本文闡述了對轉(zhuǎn)向器加工調(diào)度研究的意義、車間調(diào)度的研究現(xiàn)狀和常用的車間調(diào)度求解方法。其次,本文通過對汽車轉(zhuǎn)向器制造過程的分析,考慮以時間、機器負荷為優(yōu)化目標(biāo),構(gòu)建了轉(zhuǎn)向器加工柔性作業(yè)車間調(diào)度（flexible job shop scheduling problem,FJSP）數(shù)學(xué)模型。再次,本文設(shè)計了一種改進的免疫克隆選擇算法（immune clonal selection algorithm,ICSA）求解面向轉(zhuǎn)向器加工的FJSP。本文ICSA算法改進之處體現(xiàn)在以下幾點:（1）在初始化種群方面采用多種策略的產(chǎn)生機制,提高種群初始解的質(zhì)量;（2）構(gòu)造了自適應(yīng)變異算子;（3）同時針對標(biāo)準(zhǔn)免疫算法的缺陷,引入了種群分割... 

【文章來源】：安徽工程大學(xué)安徽省

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

McCormick函教極小佰的佚代曲線圖

結(jié)果：改進 ICSA 算法在第 22 代找到極小值-1.9133，此時 x=。oth's 函數(shù)2 2f ( x , y ) = ( x + 2 y 7) + (2 x + y 5)-10 ≤ x, y≤10h's 函數(shù)的圖像和極小值的迭代曲線圖分別如圖 3-6、3-7 所示。

2 2 2 3 2f( x, y) = (1.5 x + xy) + (2.25 x + xy ) + (2.625 x + xy)-4.5 ≤ x , y≤4.5's 函數(shù)的圖像和極小值的迭代曲線圖分別如圖 3-8、3-9 所示

【參考文獻】：
期刊論文
[1]帶運輸考慮的多階段動態(tài)可重入混合流水車間調(diào)度[J]. 軒華,李冰,王薛苑,徐春秋.  控制理論與應(yīng)用. 2018(03)
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博士論文
[1]免疫算法及其應(yīng)用研究[D]. 呂崗.中國礦業(yè)大學(xué)（北京） 2003

碩士論文
[1]基于粒子群算法的動態(tài)車間調(diào)度問題研究[D]. 吳再新.東華大學(xué) 2016
[2]基于改進的混合免疫算法的車間調(diào)度問題研究[D]. 郝倩.大連交通大學(xué) 2014



本文編號：3278995