為指導(dǎo)鑄造企業(yè)在市場中科學(xué)地選擇訂單進(jìn)行生產(chǎn)加工,以砂型鑄造企業(yè)為研究對(duì)象。在綜合考慮企業(yè)各個(gè)關(guān)鍵部門對(duì)訂單的評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了砂型鑄造企業(yè)訂單準(zhǔn)入評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并構(gòu)建一種基于GSA-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訂單準(zhǔn)入評(píng)價(jià)模型。算法中使用Tent映射初始化種群保證隨機(jī)特征,并引入遺傳算法的交叉、變異算子保持對(duì)全局最優(yōu)粒子的獲取且提升算法探索能力。為驗(yàn)證模型的有效性,以某砂型鑄造企業(yè)訂單準(zhǔn)入評(píng)價(jià)問題實(shí)例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,進(jìn)行參數(shù)實(shí)驗(yàn)并與其他算法進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,所建模型的平均相對(duì)誤差為1.945%,能幫助砂型鑄造企業(yè)進(jìn)行科學(xué)的訂單準(zhǔn)入評(píng)價(jià)決策,提高砂型鑄造企業(yè)生產(chǎn)效率。 

【文章來源】：工業(yè)工程. 2020,23(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：10 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3624116