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

4 v* G2 H( Z& j0 k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
$ Q! {; f8 m# H8 o2 r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
  L- Q: `# @/ R( @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。
. ^: q" u% Y6 v, Y) W2 G  D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
1 y7 H. B: a8 }; Q9 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
1 }. r) U6 q8 [9 `! z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
% d' m9 M% X3 ^  a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
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
) M8 [  Y$ r/ n) E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
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
+ M0 R4 C: n1 F* N# d. x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
7 T7 |" Y3 V4 `( c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；
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，
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
  ^, f! m) G9 {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
- y: z6 y, l* `( }1 ~6 i' b, g取得更高的工作效率。由于情况较多，结果可见附件 Excel。
6 ?& q6 p2 c5 b: J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
8 i7 R& \9 I, i) F4 k* X3 f' ^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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