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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

3 n; z9 f7 _% [- M5 G6 g; ]; h" _) F1 M& 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。7 t5 v* V( I+ C# j* _
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
4 \! {& _6 H! F5 ^7 Z; u) i/ c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# n3 L: D+ ?+ l. f; R( D6 R0 P# n
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。7 r' I1 H% l- S. o# Y- r
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。
# ~2 R$ k9 c" Z( P; B( B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6 B0 W' D2 x! ~$ r8 |. Z
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- R# E' S9 u" H" h
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
9 o  ]& u3 U% i. D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
& A  A$ }% T4 m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" L, D4 [. w5 u* z1 `+ c% O
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5 I1 G, l( k# {
检验，在求解效率和求解质量上都达到了很好的效果。
. ?( m- U0 y# e4 c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' D9 o& f) y- D7 A) ]/ v
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# L, W- K* ~. o6 a( c+ d6 `' B
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。# U% X: J4 m$ V
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 C6 B1 y: I5 ~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；
7 C7 R, j' q; ]: n& x' m- X: W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
2 ^8 L2 j; u- ?, I/ {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，
  V" l5 }* W% ]4 f8 v: }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' T* P" ^+ q' r* V3 H$ `7 v
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
- n9 a+ u5 u/ F% K! I6 \9 O/ z取得更高的工作效率。由于情况较多，结果可见附件 Excel。! k5 c$ l3 Y) Y
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 d: j! J- [0 S% }2 X
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' i$ [/ ?5 u6 R: I
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3 P  V+ n/ w! {, u4 s* X) ?; T
分效率均衡情况。
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