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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 |
2018-B4:RGV 的动态调度优化问题 . N' t' q; G5 }6 H: ? |
6 F- T; N" b% H3 X2 x2 \
本文对智能加工系统中 RGV 的动态调度优化问题进行研究。
$ Q' }' e& d3 f) e3 r: C# w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 |( ]0 H; t# u3 P% {0 Y. l) G
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
F! ?$ s0 ^# b7 Q/ Y" A- 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。
$ [4 V$ {9 t6 t( s8 A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。
4 m2 [6 h7 B+ r& q* O; I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 E2 ?1 F& P( I4 i2 V) c0 z" S
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! z# b9 H& N; c7 s" z, Q5 `
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" X# J0 y7 \7 `& W
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
' l* q+ B7 \! `2 c- _; Z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
0 E8 B q6 s( g( {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; R- j8 l+ F. ?( V! h! o" q
检验,在求解效率和求解质量上都达到了很好的效果。
, h0 R$ {3 I7 ~ n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, T5 m P* D# ~
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 ]5 A% D, K% z! t" H( n4 G. z# 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。6 T4 A) Z' T& n: N4 {* e) ^ Y m2 G$ Z, f
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
( p6 g1 q& U) M8 \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;
5 S7 L j' E7 L. F1 Z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- \+ E+ B, f& p0 k' ?8 X+ @
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,
: x! m- f, P* p$ W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
: P( K$ v4 j) Q" 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
4 \0 a8 }; J S/ Y0 }% |, m4 H# y取得更高的工作效率。由于情况较多,结果可见附件 Excel。' y4 S# |9 c+ E1 h' G5 O/ z/ _
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( \+ ]& d5 x7 ]0 ^+ w5 g
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% \# [1 F% Z 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
6 D2 a: R3 I& O6 |8 ~分效率均衡情况。
1 ^& J s' n$ M
) ^. _4 g9 J' R6 O
, ^5 v1 o3 X$ V( [1 |% c' O4 C7 t9 k- y9 T# v: m, i
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