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

【文章來源】：安徽工程大學安徽省

【文章頁數】：88 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

McCormick函教極小佰的佚代曲線圖

結果：改進 ICSA 算法在第 22 代找到極小值-1.9133，此時 x=。oth's 函數2 2f ( x , y ) = ( x + 2 y 7) + (2 x + y 5)-10 ≤ x, y≤10h's 函數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
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博士論文
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碩士論文
[1]基于粒子群算法的動態(tài)車間調度問題研究[D]. 吳再新.東華大學 2016
[2]基于改進的混合免疫算法的車間調度問題研究[D]. 郝倩.大連交通大學 2014



本文編號：3278995