智能RGV的动态调度策略

针对2018年全国大学生数学建模竞赛B题,本文通过建立三种不同情况下的RGV动态调度模型,编写相应的求解算法,给出了RGV的调度策略和系统的作业效率,并对模型的实用性和算法的有效性进行了检验.任务1中,针对一道工序的情况,引入固定起点的最短路径问题和动态规划等数学思想,建立基于动态路径的调度模型和编写RGV实时路径仿真算法.针对两道工序的情况,在动态规划中增加相应约束条件的同时,通过增加RGV状态变量,优化了模型和算法.针对出现故障的情况,建立基于空闲时间插入法的故障扰动模型,缩小了RGV决策集,从而实现了相关算法.任务2中,通过算法程序,得到了RGV的旅行轨迹和一定时间内加工的工件数,从而得出了RGV调度策略和系统作业效率.     

两道工序无故障的RGV动态调度模型算法研究

智能加工系统的出现,使得物料加工更加快捷有效,极大地减少了人工生产过程的成本.本文通过对RGV动态调度问题的研究,建立了优化模型和仿真模型.同时利用计算机仿真技术,给出了RGV在两道工序加工且无故障发生时的调度方案,并且做了简单的评价.     

基于排队论模型的RGV动态调度研究

在智能加工系统中,直线往复式轨道自动引导小车(Rail Guided Vehicle,RGV)的智能调度是当下的研究热点之一。如何解决RGV的动态调度问题,从而提高整个智能加工系统的工作效率是该文的研究目的。该文通过建立排队模型,利用相关数学算法对智能RGV小车的动态调度问题进行分析和研究。首先考虑到物料进入加工系统可认为服从参数λ的泊松分布,以加工机器CNC为"服务平台",建立标准的排队模型。其次结合模型的特点,确定模型运行所需相关状态参数。最终确定将物料平均等待时间wq、平均停留时间ws以及整个生产线的加工效率R为评价指标并以可视化图形的形式,将上述评价指标进行对比分析,从而给出一个最优的RGV小车动态调度策略。     

智能RGV的动态调度策略研究

对智能RGV的动态调度策略进行设计,运用了线性规划、遗传算法及数据包络分析等方法,构建了线性规划模型、多目标FJSP问题模型、DEA效率检验等模型,综合运用了Matlab、Mathematica等软件编程求解,得到了能够解决两种情况:一道工序和两道工序的物料加工作业情况下有效的RGV动态调度模型和求解算法,最后根据三组具体数据,运用DEA模型检验出模型的有效性,并且证明出系统具有较高的作业效率。     

贪心优化的搜索算法在RGV动态调度中的应用

随着计算机领域的飞速发展,物流等行业也开始向自动化、智能化、无人化的方向发展。智能RGV动态调度是智能加工系统的重要环节,合理的调度方案能够大大提高系统的作业效率。针对RGV调度问题,建立了基于自动化加工系统的动态调度模型。提出了一种基于贪心策略优化后的搜索算法,通过贪心选择最可能发生的情况,可减少搜索的复杂度,从而达到在极短时间内接近最优调度的目的。通过仿真实验,对先后进行2道工序的CNC进行优化配对,以产量最大作为目标,搜索得到CNC的最佳分配方案,达到了接近最优解的调度策略。在规定的工作时间内,使用贪婪优化算法提高了搜索的有效性,使RGV系统能够高效调度,验证了贪心优化算法的可行性和有效性。     

口腔设备加工系统的RGV动态调度

该文通过分析国内外对RGV在加工系统应用的现状,结合口腔设备加工的实际情况,在熟悉RGV构成及作业流程的基础下,对口腔设备的自动加工系统中RGV动态调度问题展开研究。结合加工系统参数,针对加工系统中的单个RGV进行动态调度分析,构建贪心算法模型,找出RGV工作时的最佳路线,提高加工效率,运用Matlab对该最优路线进行迭代,验证了该RGV动态调度顺序的可信性和可行性。     

基于混合遗传算法下的RGV动态调度模型

对智能RGV加工系统进行分析,建立排队论(M/M/s)模型并给出三种不同情形下的RGV调度方案。利用混合遗传算法对不同的调度方案求解。最后,用系统作业的数据定量分析、验证了该模型的实用性、有效性。     

自适应RGV动态调度模型与仿真

针对车间中RGV为CNC上料的调度问题,提出一种基于排队论方法和FIFS准则的RGV动态调度模型,给出CNC工序分配方式和RGV调度算法,通过MATLAB软件分别进行单工序和双工序2种工作状态下的仿真,研究其在应对机器故障等突发状况时的适应能力。结果表明:基于排队论的RGV动态调度模型是一种周期性的自适应调度模型,在面对突发状况时能够及时作出调整,自适应能力强。     

基于和声搜索算法的RGV动态调度优化模型

以2018全国大学生数学建模竞赛B题为例,针对RGV车间调度的具体案例,采用和声搜索算法和遗传算法,建立了RGV动态调度模型,解决车间CNC最优排布问题和RGV最短路径问题,得到了一个班次的RGV动态调度策略,以优化工业生产的实际过程.并代入3组系统作业参数,验证了模型的实用性和算法的有效性.     

基于multi-agent的半导体生产线动态调度方法

提出了一种基于multi-agent的半导体生产线动态调度方法。首先建立了MAS仿真模型,包括管理、投料、工件和设备4种agent;然后设计了工件agent与设备agent的动态调度协商机制,以工件最小加权延迟为决策指标,分别考虑设计了单片/卡加工设备与批加工设备agent的报价算法。此外,还考虑了二次协商机制用于解决设备突然故障对生产线的影响。基于实际半导体生产线模型对所提出方法进行了仿真验证,并与一些常用的调度规则进行了比较,仿真结果表明,在平均加权延迟和准时交货率等指标上,该文提出的方法均有较大的提高。     

基于Q-学习的动态单机调度

针对当前基于Q-学习的Agent生产调度优化研究甚少的现状,利用Q-学习对动态单机调度问题在3种不同系统目标下的调度规则动态选择问题进行了研究.在建立Q-学习与动态单机调度问题映射机制的基础上,通过MATLAB实验仿真,对算法性能进行了评价.仿真结果表明,对于不同的系统调度目标,Q-学习能提高Agent的适应能力,达到单一调度规则无法达到的性能,适合基于Agent的动态生产调度环境.     

炼钢连铸系统的动态调度模型和启发式调度算法

针对炼钢连铸系统对单元设备建立了动态调度模型,并利用基于该模型的赋时同步有色Petri网对整个系统建立动态调度模型,针对该模型,提出了一种启发式调度算法解决动态调度问题,并基于此实现炼钢连铸的仿真调度系统,结果表明,该算法能够较好地实现多级多机FIFO（先入先出）系统的动态调度问题。     

集装箱港口集疏运调度系统作业模式的仿真分析

为解决复杂的集装箱港口集疏运系统多阶段动态调度的问题,借鉴柔性制造系统(FMS)生产调度问题的研究方法,提出了由集装箱集疏运问题向FMS生产调度问题转化的方法和模型;分析了各个阶段动态调度的决策点和决策规则,提出了基于规则的方法实现集装箱集疏运系统的实时动态调度,为集装箱码头调度问题的研究提供了新思路和新方法.利用WITNESS仿真工具分别模拟了面向作业线的静态调度和面向作业面的动态调度两种集装箱集疏运调度模式,结果表明,动态调度模式的效率提高了约9.66%.     

基于Petri网的Job_Shop动态调度问题的模型和仿真

在定义了带有抑制弧的颜色Petri网的基础上,建立了Job_Shop动态调度问题的模型。该模型充分考虑了机器维护、机器故障和工件优先级三种情况。最后,以CPN Tools为工具,结合一个Job_Shop调度问题实例,对模型进行了仿真研究,并对结果进行详细的分析。仿真结果表明,提出的模型具有较强的动态响应能力和有效性。     

基于随机机器故障的柔性作业车间动态调度

为了有效快速地应对生产过程中出现的随机机器故障,构建了一个故障机器可恢复的动态柔性作业车间调度模型,采用事件和周期混合驱动的方式,设计了一个组合重调度策略.在组合重调度策略中,将改进的二叉树右移重调度与完全重调度进行组合,引入序位偏差和完工时间偏差为重调度评价指标,对重调度方法进行选择,并且在精英选择遗传算法(elite selection genetic algo-rithm,ESGA)基础上,对精英选择策略进行改进,以防止陷入局部最优.试验算例仿真结果表明,动态调度算法对随机机器故障下的柔性作业车间动态调度是有效的.     

基于多Agent与遗传算法的柔性车间调度系统研究

为解决柔性车间调度自动化及优化问题,建立了基于多Agent及遗传算法的柔性车间调度系统。系统是一个由管理Agent,调度Agent及多个加工单元Agent组成,系统中通过遗传算法实现静态优化调度,而通过Agent之间的协作现实动态调度。加工任务到来时,先经管理Agent评估,接受后打包相应信息传递给调度Agent;调度Agent调用其面向对象遗传算法对任务进行优化分解并传递给各加工单元Agent;加工单元Agent根据调度Agent下达的任务进行加工,同时通过相互协调动态调整加工任务,以消除加工过程中出现的不确定性。示例运行表明所建立的系统可行,并兼有实用性,先进性和有效性。     

基于规则的船舶分段动态空间调度方法

针对船舶分段建造调度问题的特点,提出基于规则的动态空间调度方法.该方法将作业计划安排与动态调整相结合而实现动态调度.利用相似性规则制定分段作业计划,对各种动态事件建立响应规则而实现动态调整.通过对分段加工过程中动态事件分析归类,针对不同动态事件的直接影响、调整措施和响应规则,以急件插入、任务取消和设备故障为例,给出调整实施过程.最后,利用仿真数据验证了该计划安排及其调整方法的可行性和实用性.     

高铁牵引供电系统对实时电网运行影响研究

以武广高速铁路沿线某牵引变电站为背景,研究高铁牵引供电系统对实时电网运行的影响.利用PSCAD搭建了适用于高速铁路的牵引供电仿真系统.运用Jiles-Ather-ton铁磁磁滞原理建立了V/v牵引变压器的暂态模型,并在仿真系统中通过统一电磁等效电路(unified magnetic equivalent circuit,UMEC)普通变压器模型表示.设置UMEC模型中分段线性的U-I曲线来等效铁芯的饱和特性,并进行空载合闸仿真.在此基础上,对电网侧进行单相短路故障仿真、三相短路故障时的有载合闸仿真.仿真结果验证了牵引变压器暂态模型和牵引供电仿真系统的实用性和有效性,并为相关调度运行部门提供了可靠的理论依据.     

单相SAPF系统谐波电压检测与控制的仿真

为了改善用户侧电压质量与谐波问题,通过分析单相串联型有源电力滤波器(SAPF)的结构、原理及特点,提出了单相SAPF系统谐波检测的方法;同时借鉴单相SVPWM技术原理,将开关模式优化的SVPWM技术应用于单相SAPF系统中,提高了系统波形控制精度;利用Matlab软件,建立了基于上述谐波检测和系统波形控制的单相SAPF系统的仿真模型,并利用该模型对动态电压跌落与闪变等电压故障状态进行了动态补偿的仿真.仿真结果显示:本文提出的SAPF滤波系统不但具有良好的滤波性能,而且可以保障负载不受系统电压故障的影响,具有良好的工程应用前景.     

网络控制系统的模糊动态调度算法研究

针对多回路的网络控制系统,本文同时考虑系统误差和误差变化率,设计了一种基于神经网络的模糊动态调度算法.该算法根据系统中各回路的误差和误差变化率,利用神经网络模糊控制的方法实时调整各回路的优先级,从而实现对网络控制系统的调度.最后,利用TrueTime工具箱建立了包含模糊动态调度器的网络控制系统仿真模型,并将其与RM和EDF调度算法进行对比.仿真结果表明,在相同的网络带宽占用条件下,本文所设计的模糊动态调度算法相比于RM和EDF调度算法,产生的网络诱导时延更小,且具有较好的控制性能.