2018-B4：RGV 的动态调度优化问题

杨利霞

2018-B4：RGV 的动态调度优化问题

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1 f( m7 V, ?6 s& y1 m7 j7 L本文对智能加工系统中 RGV 的动态调度优化问题进行研究。
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
# |3 a2 ~8 k- g; t# f9 n2 N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
! @8 g5 t0 z: Q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。
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。
1 a) n+ R3 d" {6 o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
- f: {2 m6 z. U  D  `; _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
) P; U3 a4 y2 a5 v5 w% `) K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
& [5 u+ |8 j+ l- d; o% Q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
% [3 p' a" e1 `! d: {. N7 }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
+ T3 o" G8 H1 K/ L! a# S, }9 N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
# ~8 J) W0 Y5 f2 L$ {5 E- C) g8 Y检验，在求解效率和求解质量上都达到了很好的效果。
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
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
6 E8 }$ f0 Q  L$ N; Y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。
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
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；
' i3 e" M* G$ ~& d0 n5 \3 e: R- 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
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，
. L' N6 B1 i* f; N2 Z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
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
取得更高的工作效率。由于情况较多，结果可见附件 Excel。
1 H+ ^3 ~: u1 t4 @3 ?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
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
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
分效率均衡情况。
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