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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。
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2018-B4:RGV 的动态调度优化问题
" @0 z4 i+ A# G7 L: Z) s, `5 {$ Z! q, b7 d# D
本文对智能加工系统中 RGV 的动态调度优化问题进行研究。
! y1 S9 B+ ]+ m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- A$ c3 X$ M3 C, r+ I5 d0 S) f2 L
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
1 d+ ~, D( N, _+ h; V" ?' O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。5 B% u. B% ~' c
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。
$ L0 |* @( X4 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
, s0 M' G+ F; |! h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
% {; L: e9 y# C" [) u0 M4 j$ Z) s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/ o- k" {) o. s g
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. p( S) G: j7 E
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
2 v6 Q8 [! P4 X' [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% i- x( }( m5 W; Q1 r" y
检验,在求解效率和求解质量上都达到了很好的效果。
/ [3 U! I# n/ s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
+ A; ?2 a8 e: i+ q# j. l4 K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
. j4 t7 H6 W& J2 @* C7 s+ b0 `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。
3 L$ K" y4 B% W5 \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 [7 e, y/ k# X/ E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;8 o5 c. i( ^1 U! T( s# ]: i* l
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/ G- ^" h( A# {1 L! P
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,
$ ^( N6 m" O: I; |1 f( O$ Y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, m, Z1 l- \8 J+ h0 h% Z4 F* U6 F% N
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! r7 e I; W1 k' m8 C1 h
取得更高的工作效率。由于情况较多,结果可见附件 Excel。9 o+ Q% ^) c( }
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
/ T7 q+ H! @3 H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
9 N9 f1 a0 M9 {( z4 L( n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
1 Q8 g- {$ V: L& ^8 o* `分效率均衡情况。
- @3 e: M* j5 y3 \& }) Y: i: ]' {* A) t, L: N
) ?/ p1 M; f$ }* |) H4 \# Y. f5 E& C; G- O' N
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zan
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