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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 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。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
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2018-B4:RGV 的动态调度优化问题 * a' z/ \1 _% t! J: G1 M5 u+ F
" |2 x9 d+ M8 Y
本文对智能加工系统中 RGV 的动态调度优化问题进行研究。0 D' z3 \) g- X2 F, S7 u
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- k) U: L. |3 y$ K
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! Z. V( C9 ?/ {
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。
. ^) U/ D: p% Y6 a2 n/ Q& k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。
; u# t: y# w' G' j+ u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% Y% F9 }8 n4 c% s# o
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
! G+ o; L8 |/ _" l' E6 _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
: C A$ c. f4 u4 P3 W, f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
/ ?* b$ a1 i! f' {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& D0 z+ l/ ?& _2 E6 h! Y
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. |6 E, C+ h检验,在求解效率和求解质量上都达到了很好的效果。
7 _ x0 ?/ v- ~- J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$ s( t2 j p3 b% ~+ c
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
" A# s$ B7 j$ f, z! q' W" W/ ^3 p% N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。$ s5 x5 v% o& R8 A; Y2 e0 T
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 n0 G8 ^3 Z8 b- ^1 b' k
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;2 t8 D4 c# N3 b7 E, s3 i. F
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' u, R, i$ i) P- q+ n/ ?* p9 s- ~9 C
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, @' I! d' K+ B- W5 X% s# 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& O3 Z) ?1 H% F" r5 K" t4 r
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
$ i% J5 b) z1 q. V! ^+ G# ?8 F取得更高的工作效率。由于情况较多,结果可见附件 Excel。7 H5 e- r- y; H
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1 ^3 y$ m% k- P3 T) H) I5 N
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
% l7 W# F1 Z+ o% K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2 {/ q$ q, w3 x1 n( ]5 T
分效率均衡情况。$ `# T- R( M, G! P
0 X' ? t8 }, }1 B$ K- `
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