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.     

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。     

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。     

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.     

基于优化粒子群算法对智能RGV动态调度的研究

针对单轨直形穿梭车RGV(Rail Guided Vehicle)的动态调度策略,以单位周期8 h内加工数目最多为目标,分别对一道、两道工序及故障系统进行仿真模拟分析。在此基础上,运用粒子群优化算法、最短路径TSP(Traveling Salesman Problem)遗传算法对正常工作情况下一道、两道工序加工系统建立调度方案,同时利用概率函数法在故障情况下建立可修排队系统,最后利用MATLAB进行故障仿真,得到3组参数在不同故障率的系统作业效率,从而为RGV动态调度提供了最优CNC(Computer numerical control)加工循环序列。     

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。     

考虑拥堵因素的自动化码头多AGV无冲突动态路径规划模型

针对自动化集装箱码头水平运输系统的调度优化,提出一种自动引导车(AGV)动态路径规划策略,即在多AGV系统路径生成的同时进行动态路径优化.从AGV运输作业时间角度,建立考虑拥堵的多AGV路径优化模型,优化AGV路径方案.为求解模型,设计了基于动态路径规划策略的多种群蚁群算法,并对模型与算法的有效性进行验证.结果表明:基于动态路径规划策略可以对路径规划过程进行动态控制与优化;同时,考虑拥堵因素可以有效地解决水平运输路网中的拥堵问题,提高运输作业效率.     

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。     

一种基于双启发式退出规则的多星实时调度算法

多星实时调度问题是目前卫星调度领域的研究热点.针对实时任务动态到达的情况,建立了多星实时调度数学规划模型.提出了基于任务紧迫度和最大比例自由度的双启发式退出规则的多星实时调度算法.仿真实验结果表明,该算法较好地平衡了调度收益和稳定性,适用于多星实时调度问题.     

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。