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标题: 2018-B4：RGV 的动态调度优化问题 [打印本页]
作者: 杨利霞    时间: 2019-9-27 10:37
标题: 2018-B4：RGV 的动态调度优化问题
2018-B4：RGV 的动态调度优化问题

2 ~2 J" ~6 q) q$ P  f4 S
) k9 k, N2 g. j9 G* d( m& N本文对智能加工系统中 RGV 的动态调度优化问题进行研究。, G6 l' Z: [* u* f
针对任务一，我们首先对系统进行分析，给出了几个重要定义和优化指导原则，例
% C7 I5 Z+ |, p) F7 }如 RGV 工作循环定义、系统效率均衡原则、CNC 满载工作上限等。同时，给出了相关  }# o" m8 l$ c; x! r0 X: R8 Z: r
分析和证明，包括在一定条件下的 RGV 循环的最短用时证明，系统最优上限的证明等。4 }  U' T; m" J+ ]3 ?& `4 G
这些理论为我们建立最优化模型和模型评估指标提供了依据。
$ C) S1 r, H# Z* I2 t; J( C对于情景一，我们对原有模型进行转化，将其转化为时间维度上的多队列任务调度
- x7 z( _0 S1 J  L优化模型，并基于事件对时间进行离散化，为减少迭代步数，根据划分结果构建最优状
" X( Z0 g% e6 v态转移图模型，利用状态向量和状态转移矩阵完成系统工作的模拟和决策优化。考虑到1 s$ u4 G2 b* `* b: X( M+ f' u& k# N4 m
求解该优化问题计算开销较大，采用多阶段决策模型进行求解，即将最优状态转移图模: c7 x1 t% [8 m# Z, g, T
型中的优化原则结合已明确的优化准则构建各个阶段的决策方案，从而完成问题的求, o% _! G4 d2 j1 X
解，得到在 8 个小时内三组参数下系统可产生最大熟料数量分别为 382、359、391；经$ v  x! a8 r  B
检验，在求解效率和求解质量上都达到了很好的效果。
; Y" R. k" b+ V对于情景二，我们分析了两类 CNC 在系统中共存时产生的复杂约束情况，结合系# K8 @8 N  j1 h! I/ z
统效率均衡对应系统整体较大效率的规律，近似确定了两种 CNC 的数量比例。再通过# E; `7 h! g6 L; B5 ]% W+ R% o
搜索找到了最优的 CNC 空间排布方案，从而建立带工序约束的最优状态转换图模型。7 h6 J4 J2 ]0 Y2 e
在求解时，通过改进的状态转移优化准则对模型进行求解，得到在该约束条件下，8 个
4 [( a& [, L( H% ]5 d) I; J小时内三组参数下系统可产生最大熟料数量分别为 253、210、240；) n) ]' `2 B; E
对于情景三，需要引入了负载因子进行了故障的随机模拟。该过程的本质是在状态' z2 o0 ]4 V& T
转移时引入不确定性。由此引入新的变量，对状态转移矩阵和转移约束进行拓展补充，
1 W. Z7 z* Q- b2 j: Y并对评价函数进行修正，从而建立了带有故障风险的最优状态转换图模型。在使用多阶
, B) o. W% d2 R3 d* J( y段决策求解时，除了追求完成物料数最大，还要保持系统内两类 CNC 工作能力均衡以! H# p% g5 l$ ~1 N) t
取得更高的工作效率。由于情况较多，结果可见附件 Excel。" H: y) X8 k6 d: \
针对任务二，我们结合证明的结论，构建了结果偏差率计算公式，并为该标准提供
; ?% I5 z  H# K6 H了必要的理论支持，具有较高参考意义。经过验证，模型求解算法结果与最优解有很好4 J4 J' _: W% p
的近似。针对系统效率，我们构建了系统效率评价指标，用于刻画系统整体效率与各部
1 c4 `. ^) J, @" I5 n2 z! N分效率均衡情况。
- ^  z0 _" m4 d# y+ q' j" F# d; S4 N: h2 S. A0 |
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