2018年高教社杯全国大学生数学建模竞赛D题解题思路

  • 时间:
  • 浏览:2
  • 来源:大发彩神安卓下载—大发彩神官方下载

公司每天可装配各种型号的汽车480辆,其中白班、晚班(每班12小时)各280辆。每天生产各种型号车辆的具体数量根据市场需求和销售具体情况选则。附件给出了该企业2018年9月17日至9月23日一周的生产计划。

(1)每天白班和晚班都是按照先A1后A2的品牌顺序,装配当天随后 品牌各一半数量的汽车。如9月17日需装配的A1和A2的汽车分别为364和96辆,则该日每班首先装配182辆A1汽车,随后装配48辆A2汽车。

二.装配要求

(e)金色汽车要求与颜色为黄或红的汽车间隔排列;若无法满足要求,并能否与颜色为灰、棕、银中的随后 颜色的汽车间隔排列;

不可能 工艺流程的制约和质量控制的时需以及降低成本的考虑,总装和喷涂作业对经过生产线车辆型号有多种要求:

(a)将9月20日的装配顺序按照下表格式填写在表中,并将此表放入论文的附录中。

(3)同一品牌下相同配置车辆尽量连续,减少不同配置车辆之间的切换次数。

微信打赏

(d)深蓝色汽车时需与白色汽车间隔排列;

D题   汽车总装线的配置什么的问题

您能否考虑给博主来个小小的打赏以资鼓励,您的肯定将是我最大的动力。thx.

(b)白色汽车能否连续排列,并能否与颜色为蓝或棕的汽车间隔排列;

(a)黑色汽车连续排列的数量在80-70辆之间,两批黑色汽车在总装线上需间隔相当于20辆。

(1)根据什么的问题的背景、装配要求以及附件中的数据,建立数学模型不可能 设计算法,使其能给出符合要求、且具有较低生产成本的装配顺序。

支付宝打赏

(2)四驱汽车连续装配数量不得超过2辆,两批四驱汽车之间间隔的四驱汽车的数量相当于是10辆;柴油汽车连续装配数量不得超过2辆,两批柴油汽车之间间隔的汽油汽车的数量相当于10辆。若间隔数量无法满足要求,仍希望间隔数量太大越好。间隔数量在5-9辆仍是能否接受的,但代价很高。

公司的装配流程如图1所示。待装配车辆按一定顺序排成一列,首先匀速通过总装线依次进行总装作业,随后按序分为C1、C2线进行喷涂作业。

 



作  者: Angel_Kitty

出  处:http://www.cnblogs.com/ECJTUACM-873284962/

关于作者:潜心机器学习以及信息安全的综合研究。如有什么的问题或建议,请多多赐教!

版权声明:本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意时需保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文链接。

特此声明:所有评论和私信都是在第一时间回复。也欢迎园子的大大们指正错误,同时进步。不可能 直接私信我

声援博主:不可能 您嘴笨 文章对您有帮助,能否点击右下角【推荐】推荐一下该博文。您的鼓励是作者坚持原创和持续写作的最大动力!

1)蓝、黄、红随后 颜色汽车的喷涂这样在C1线上进行,金色汽车的喷涂这样在C2线上进行,随后 颜色汽车的喷涂能否在C1和C2任意一条喷涂线上进行。

1 汽车总装线的装配流程图

4)对于颜色有如下要求

2)除黑、白随后 颜色外,在同一条喷涂线上,同种颜色的汽车应尽量连续喷涂作业。

3)喷涂线上不同颜色汽车之间的切换次数尽不可能 少,有点儿地,黑色汽车与其它颜色的汽车之间的切换代价很高。

一.什么的问题背景

(2)根据(1)中的数学模型或算法,针对附件中的数据,给出当我们我们我们的计算结果:

(f)颜色为灰或银的汽车能否连续排列,并能否与颜色为黄、红、金中的随后 颜色的汽车间隔排列;

(c)颜色为黄或红的汽车时需与颜色为银、灰、棕、金中的随后 颜色的汽车间隔排列;

某汽车公司生产多种型号的汽车,每项型号由品牌、配置、动力、驱动、颜色5种属性选则。品牌分为A1和A2随后 ,配置分为B1、B2、B3、B4、B5和B6六种,动力分为汽油和柴油2种,驱动分为四驱和四驱2种,颜色分为黑、白、蓝、黄、红、银、棕、灰、金9种。

(h)关于随后 颜色的搭配,遵循“这样 允许即为禁止”的原则。

(g)棕色汽车能否连续排列,并能否与颜色为黄、红、金、白中的随后 颜色的汽车间隔排列。

不可能 该公司的生产线24小时不间断作业,以上总装线和喷涂线的各项要求对相邻班次(包括当日晚班与次日白班)的车辆同样适用。

三.时需除理的什么的问题

4)不同颜色汽车在总装线上排列时的具体要求如下:

首先随后 题目描述的也不,中心思想也不调度,类似于于公交车调度等什么的问题,关键也不理清上边说的各种流程,随后入手,随后 明显也不4个调度优化类什么的问题,除理类似于什么的问题常见的算法也不规划模型,在这里很明显能否看出来是多目标规划,不可能 目标不唯一,当然当我们我们我们并能否用智能算法的思想去优化,并能否基于运筹学法律妙招。该法律妙招主要针对传统的作业车间调度什么的问题,在给定条件下,按某一衡量指标来寻找最优方案。它能否表示成求函数在满足约束条件下的极大极小值什么的问题。常用的目标函数有拖期惩罚极小化、作业时间极小化等。运筹学法律妙招具有适应性强,应用面广,计算技术比较简便的优点。随后不可能 运筹学法律妙招自身的局限性,在运用运筹学法律妙招时时需要附加随后 脱离实际具体情况的假设,这在一定程度上使得其理论研究与实际应用之间发生差距。

启发式规则的定义为4个直观或经验的构造算法,在能否接受的花费(时间、空间)等条件下给出待除理组合优化什么的问题的每个实例的4个可行解。启发式算法易于实现、计算僵化 度低,在实际中得到了广泛的应用。能否将其分为简单规则、复合规则、启发式规则。启发式法律妙招的缺点是不一定能保证得到的解的可行性和最优性,甚至在多数具体情况下,无法阐述所得解同最优解的近似程度。并能否选则自适应神经网络和启发式算法混合法律妙招进行调度,当我们我们我们直接讲算法通过MATLAB编程带入进去就行了。