2018年全国大学生数学建模竞赛论文展示（B217）基于多原则比较和蒙特卡洛模拟的 RGV 动态调度模型 - matlab数学建模

下载频道> 资源分类> matlab源码> 数学建模> 2018年全国大学生数学建模竞赛论文展示（B217）基于多原则比较和蒙特卡洛模拟的 RGV 动态调度模型

标题：2018年全国大学生数学建模竞赛论文展示（B217）基于多原则比较和蒙特卡洛模拟的 RGV 动态调度模型
分享到：

所属分类: 数学建模资源类型：文档文件大小: 607.83 KB 上传时间: 2019-08-25 19:12:21 下载次数: 765 资源积分：1分提供者: jiqiren 20190825071303788

内容：
基于多原则比较和蒙特卡洛模拟的 RGV 动态调度模型

摘要

本文从规划模型、多原则求解的角度，综合了蒙特卡洛模拟与机器学习的思想，研究了由 8 台 CNC、1 辆 RGV 以及其他附属设备组成的智能加工系统的动态调度问题，并给出了不同工序情况下的具体调度方案。

针对情况一：单工序的作业流程较为简单。首先，利用规划的各个约束条件，刻画了 RGV 在 CNC 之间的运动过程、单个物料的加工过程、“上下料”时 RGV手爪的旋转过程、清洗作业的过程、RGV 移动至下一个机床进行加工的过程等等。此外，还刻画了物料加工与运送的“唯一性”，以及利用 0-1 变量构造的目标函数。规划的目的是，在给定的时间内，使得加工出的物料数量最多。然而，这样的规划是一个 NP 问题，无法通过传统的方法求解，所以进而寻求模拟的方法求得局部最优解。

本文选取了“就近原则”——构造时间代价函数，“FIFO 原则”——考虑各台 CNC 的等待时间，以及“HRRN 原则”——将时间代价与等待时间进行综合考虑，分别对情况一进行了模拟。事实上，每种原则的结果相同：第一组数据加工完成了 383 件物料，第二组数据加工完成了 360 件物料，第三组数据加工完成了 393 件物料。并且，调度的方案全部为 1→2→…→8→1→… 此外，第三组数据的系统效率最高，为 49.125 件/h.针对情况二：双工序的作业流程十分复杂。首先，在情况一的基础上，对规划的各个约束条件进行修正；并着重刻画了 RGV 移动至下一个机床进行加工的过程。

此外，双工序流程中各台 CNC 所负责的工序也是不确定的；因此，本文对256 种工序布局方案，结合三种选取原则，进行了遍历。得到的结果是：第一组数据的各台 CNC 最优工序分配为 1-2-1-2-1-2-1-2，三种原则结果一致，最终加工出 253 件物料；第二组数据的各台 CNC 最优工序分配为 2-1-2-1-2-1-2-1，“FIFO原则”和“HRRN 原则”更优，最终加工出 212 件物料；第三组数据的各台 CNC最优工序分配为 1-1-2-1-2-1-1-2，“就近原则”最优，最终加工出 241 件物料。此外，所有的调度方案均呈现有规律的循环状态。

然后，利用“基于蒙特卡洛的学习算法”，在构造正反馈的前提下“随机”地尝试以获得更优解。结果反映了，三种原则中的最优原则，已非常接近全局最优。此外，第一组数据和第三组数据的作业效率一样高，均为 30.125 件/h.针对情况三：同时考虑单工序流程与双工序流程。构造了随机变量“是否故障”、“故障发生时间”和“故障排除时间”，并将它们融合进入规划模型。求解结果显示，遭遇故障后，单工序流程系统效率最多下降了 2.25 件/h，而双工序流程系统效率最多下降了 1.875 件/h.

本文的亮点在于：首先，利用一般化的公式对系统调度进行了较为细致的机理分析，使得模型具有普适性；其次，给出了多个调度原则相互比较，从而有利于结果更优；最后，将蒙特卡洛模拟与机器学习的思想相结合，对上述调度原则的有效性进行验证，增强了模型的说服力。

文件列表（点击上边下载按钮，如果是垃圾文件请在下面评价差评或者投诉）:

2018年全国大学生数学建模竞赛论文展示（B217）基于多原则比较和蒙特卡洛模拟的 RGV 动态调度模型.pdf