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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

0 T* V+ y: J) p6 \1 c/ J% F+ ?: I6 N7 ?  x! ~( S* m9 z
本文对智能加工系统中 RGV 的动态调度优化问题进行研究。
, W. }5 q( E7 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$ b  o4 O- j+ l) Q( }
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5 G' I( U/ A9 P1 y; }1 n; V
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。
8 g3 G4 Y* V, X* [  z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。, B" _, B) O9 O9 f0 A
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
8 l0 B" Z' a3 L9 ?% W8 O% F6 o% v8 x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2 o+ u* v# M" P* x
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0 f; l; W3 }1 s( j$ h/ Y
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
( _& o% r2 c! E4 S/ ?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6 H3 f) i7 }  ~& T5 f# Z% C: S; E" Y
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
2 I! ~9 |4 ?& L, }2 m检验，在求解效率和求解质量上都达到了很好的效果。5 f4 u( n# i  ^0 L4 p7 |
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
0 V5 c: z  Y: ~% |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. p( g- `8 Y9 W6 W% w* 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。
% @! l" U* q  G1 ~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9 j& r- u. ?4 l0 R3 k$ z+ Q. A
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；
4 A9 R" d3 D# o/ q  m/ r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
4 l5 _5 g- N( K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，
: G/ F* d" P* b" G! z0 x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8 ?" L: H) r/ G9 x8 r9 O
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
5 G) P- g1 D/ \+ L% b; [1 ^取得更高的工作效率。由于情况较多，结果可见附件 Excel。# X# K$ E% }; g& S+ r' R1 j/ M
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) F* C' J, f7 z( e% k
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
) J8 d4 n: }3 X0 g! \) @+ E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4 h8 P8 X2 ~( ^) l! g# G/ I* _; }/ |& r
分效率均衡情况。
# s- H. h0 D2 R: Z6 y
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