針對(duì)自動(dòng)引導(dǎo)車(chē)(RGV)的動(dòng)態(tài)調(diào)度問(wèn)題,建立了相關(guān)最優(yōu)化模型,提出了RGV動(dòng)態(tài)調(diào)度的最優(yōu)策略。首先,基于機(jī)理分析法,通過(guò)分析RGV和計(jì)算機(jī)數(shù)控機(jī)床(CNC)的工作原理,分別給出了它們?cè)趩尾胶投嗖焦ば蛑泄ぷ髟瓌t的約束條件,并以此為基礎(chǔ)建立了RGV的最優(yōu)化動(dòng)態(tài)調(diào)度模型。最后,利用貪心算法和系統(tǒng)模擬得到了RGV的最優(yōu)調(diào)度策略。仿真結(jié)果表明:在單步工序下系統(tǒng)工作效率分別為94.53%、93.81%和94.2%,完成物料的數(shù)量分別為384、367和393;多步工序系統(tǒng)工作效率分別為87.87%、67.86%和65.08%,完成物料的數(shù)量分別為253、194和228,體現(xiàn)了模型具有較好的可實(shí)用性。另外,考慮CNC在工作中故障和檢修因素,對(duì)模型進(jìn)行推廣,并通過(guò)添加故障和檢修的約束條件對(duì)模型進(jìn)行求解和檢驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明單步工序考慮故障條件下,系統(tǒng)完成物料的數(shù)量分別為379、361和371,與普遍情況相近,說(shuō)明該調(diào)度算法能有效處理相關(guān)故障問(wèn)題。

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

圖1單步工序算法流程

參考2018高教社杯全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽B題中附件相關(guān)數(shù)據(jù)，求解結(jié)果如表1所示。從一道工序時(shí)各組的工作效率結(jié)果來(lái)看，其工作效率均超過(guò)93%，說(shuō)明該模型對(duì)于普遍情況具有較好的實(shí)用性，能夠被良好地使用。代入3組作業(yè)參數(shù)得到的完成物料的數(shù)量分別為384、367和393，各組的系統(tǒng)工作....

本文編號(hào)：3909270