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[建模教程] 2018-B2:基于多原则比较和蒙特卡洛模拟的 RGV 动态调度模型

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

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    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

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    发表于 2019-9-27 10:50 |只看该作者 |倒序浏览
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    2018-B2:基于多原则比较和蒙特卡洛模拟的 RGV 动态调度模型
    - B0 S6 Z! y( P" _  h+ b$ B

    + h- ]3 r+ v6 X
    9 N1 N6 G' t$ w1 T' H, K本文从规划模型、多原则求解的角度,综合了蒙特卡洛模拟与机器学习的思
    2 t( y+ s0 T! c想,研究了由 8 台 CNC、1 辆 RGV 以及其他附属设备组成的智能加工系统的动' j5 h! A' l( f3 B8 P1 z: J
    态调度问题,并给出了不同工序情况下的具体调度方案。- j) {, v) ~0 L! I- T
    针对情况一:单工序的作业流程较为简单。首先,利用规划的各个约束条件,% n4 k4 n1 j* K: T% P
    刻画了 RGV 在 CNC 之间的运动过程、单个物料的加工过程、“上下料”时 RGV9 ^1 r8 J5 l, v4 U
    手爪的旋转过程、清洗作业的过程、RGV 移动至下一个机床进行加工的过程等6 ?9 |* {5 Y5 `  u6 m' [
    等。此外,还刻画了物料加工与运送的“唯一性”,以及利用 0-1 变量构造的目2 F5 A% s7 f' \5 E( c  x7 q$ n
    标函数。规划的目的是,在给定的时间内,使得加工出的物料数量最多。然而,$ f1 ?( ~0 m6 P# Q( Q4 q' r0 N
    这样的规划是一个 NP 问题,无法通过传统的方法求解,所以进而寻求模拟的方0 o- v, v4 _0 g* F1 D0 ?7 a
    法求得局部最优解。2 y$ X& _$ N+ x) G
    本文选取了“就近原则”——构造时间代价函数,“FIFO 原则”——考虑各
    ' `  [% Z1 r+ i7 ?9 u5 w! E8 T3 |台 CNC 的等待时间,以及“HRRN 原则”——将时间代价与等待时间进行综合7 `7 @- D# i$ n8 l7 e$ t* t) _
    考虑,分别对情况一进行了模拟。事实上,每种原则的结果相同:第一组数据加# z+ c$ o8 k0 `0 Q- J& _
    工完成了 383 件物料,第二组数据加工完成了 360 件物料,第三组数据加工完成
    5 a; g4 ^9 \5 P7 \了 393 件物料。并且,调度的方案全部为 1→2→…→8→1→… 此外,第三组数
    ( l7 z# R2 Q! w( P+ E% _据的系统效率最高,为 49.125 件/h.
    4 b/ X! Z9 i. M* `% ^. J针对情况二:双工序的作业流程十分复杂。首先,在情况一的基础上,对规5 S1 ]' s0 Z0 Y' U
    划的各个约束条件进行修正;并着重刻画了 RGV 移动至下一个机床进行加工的
    # J' V; e- q- M! D! c/ J, }9 {过程。( {% c/ Z! x5 J1 ?9 P
    此外,双工序流程中各台 CNC 所负责的工序也是不确定的;因此,本文对, X3 t" o9 K" z2 q; s+ `, L
    256 种工序布局方案,结合三种选取原则,进行了遍历。得到的结果是:第一组
    . Y2 w3 E- o; v+ k& k数据的各台 CNC 最优工序分配为 1-2-1-2-1-2-1-2,三种原则结果一致,最终加工
    2 ^9 U; d1 U( N- d/ ?出 253 件物料;第二组数据的各台 CNC 最优工序分配为 2-1-2-1-2-1-2-1,“FIFO
    9 B' A! A& t- G0 [% r+ W" j( y  O原则”和“HRRN 原则”更优,最终加工出 212 件物料;第三组数据的各台 CNC' }- e8 }' ^0 w7 k3 o
    最优工序分配为 1-1-2-1-2-1-1-2,“就近原则”最优,最终加工出 241 件物料。此
    6 s( {' d' m8 w' v& Y) }/ b外,所有的调度方案均呈现有规律的循环状态。
    $ W8 N' }. w$ @+ X; }3 D% D* G然后,利用“基于蒙特卡洛的学习算法”,在构造正反馈的前提下“随机”
    2 [$ L$ p# Y3 o1 x8 G% c! G! H* j地尝试以获得更优解。结果反映了,三种原则中的最优原则,已非常接近全局最
    7 u. z& L' `. w1 P优。此外,第一组数据和第三组数据的作业效率一样高,均为 30.125 件/h.
      s5 s! z3 i3 q1 y' V& K针对情况三:同时考虑单工序流程与双工序流程。构造了随机变量“是否故. C, W- h1 }& M8 i5 B+ Y
    障”、“故障发生时间”和“故障排除时间”,并将它们融合进入规划模型。求解
    1 O8 [6 q' ^* F( j0 G; r6 _  H结果显示,遭遇故障后,单工序流程系统效率最多下降了 2.25 件/h,而双工序流
    % U  [- r: m3 l8 d( g/ T( B4 I程系统效率最多下降了 1.875 件/h.9 i; v4 G6 I& R; [
    本文的亮点在于:首先,利用一般化的公式对系统调度进行了较为细致的机
    % `8 P( s6 P: w; Q理分析,使得模型具有普适性;其次,给出了多个调度原则相互比较,从而有利
    ! N& q5 N8 t8 w  ]' w于结果更优;最后,将蒙特卡洛模拟与机器学习的思想相结合,对上述调度原则
    4 u. w$ b7 f. f的有效性进行验证,增强了模型的说服力。) C  i$ I* V8 B! y& h: v

    " j. Z% H* P' |: ?% a. }% k2 @, M9 [9 l
    $ ?9 J0 ?; _; ]" f

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