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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
/ `- u* {* E: q- L) c9 w( A

( e4 A# o* W0 v9 b' }本文对智能加工系统中 RGV 的动态调度优化问题进行研究。
9 L4 M0 v8 e# h, D1 X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
/ X  P8 p8 t1 s) x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
- F: w, @/ M% 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。
; ]& t" d- v* V7 }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。
" u8 D6 Z/ R3 o- D7 C/ ?) s7 N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
; r3 C( I7 t7 ?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
4 H' q- _; ]0 j; \$ r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
  U# S: {' Z9 k: g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# I0 b$ `6 r  s5 ~
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
& A4 }4 w, Q" d) W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
- n. ?% u/ j& ^# b. d9 X5 ], K检验，在求解效率和求解质量上都达到了很好的效果。
' Q$ I  }' _: p* T# D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
4 I3 k- @* z$ \! A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& G" F. g# t  o0 m( D
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。
6 L3 q5 z7 o" A0 Q$ C9 i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; }! t# e6 D3 X. G+ U# J, S
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；# p- |, u: T; d+ d) L( o
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
, h# O; J  c1 n$ b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，% Y& u0 }  }. N  w, P: ~
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
: P9 Z% M) o) A  L7 p; g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
; ]" |; }2 m% s# u* N  R+ \取得更高的工作效率。由于情况较多，结果可见附件 Excel。
5 N, x5 ^8 H5 N/ w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4 `; |6 U2 i% K, x6 N( u- v+ A( u7 ~
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. j$ V( T$ i* B5 V; B, 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
  |  O+ D9 q. l分效率均衡情况。
0 O2 o5 r( z3 q; R8 b2 T4 I0 a; @' A  }. R2 z

9 ^5 F7 w# }  S$ C9 P; ~2 ?; I, u* g  S$ o' v3 b% p6 d1 u

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