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    智能RGV的動(dòng)態(tài)調(diào)度策略

    2020-03-05 07:09:34杜一婷馮夢若李佳軍
    關(guān)鍵詞:工序調(diào)度動(dòng)態(tài)

    杜一婷,馮夢若,李佳軍,方 睿

    (汕頭大學(xué)數(shù)學(xué)系,廣東 汕頭 515063)

    0 引 言

    智能軌道式自動(dòng)引導(dǎo)車(Rail Guide Vehicle,RGV)是現(xiàn)代自動(dòng)化生產(chǎn)車間中的重要工具,其可連接不同數(shù)量,不同種類的計(jì)算機(jī)數(shù)控機(jī)床(Computer Number Controller,CNC).隨著我國自動(dòng)化行業(yè)的發(fā)展,智能RGV 逐漸應(yīng)用到大物流的輸送、調(diào)度問題.同時(shí),智能加工系統(tǒng)中存在機(jī)器故障等情況,會對RGV 動(dòng)態(tài)調(diào)度提出挑戰(zhàn).為提高物流系統(tǒng)效率,需要設(shè)置合理的“智能RGV 的動(dòng)態(tài)調(diào)度策略”.本文根據(jù)2018 年全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽B 題給定的智能加工系統(tǒng)作業(yè)情況以及作業(yè)參數(shù),嘗試解決以下兩項(xiàng)任務(wù):

    任務(wù)1:對一般問題進(jìn)行研究,給出RGV 動(dòng)態(tài)調(diào)度模型和相應(yīng)的求解算法;

    任務(wù)2:利用表1 中系統(tǒng)作業(yè)參數(shù)的3 組數(shù)據(jù)分別檢驗(yàn)?zāi)P偷膶?shí)用性和算法的有效性,給出RGV 的調(diào)度策略和系統(tǒng)的作業(yè)效率,并將具體的結(jié)果填入附件.

    其中智能加工系統(tǒng)作業(yè)3 種具體情況為:

    (1)一道工序的物料加工作業(yè)情況,每臺CNC 安裝同樣的刀具,物料可以在任一臺CNC 上加工完成;

    (2)兩道工序的物料加工作業(yè)情況,每個(gè)物料的第一和第二道工序分別由兩臺不同的CNC 依次加工完成;

    (3)CNC 在加工過程中可能發(fā)生故障的情況,人工處理,且故障的發(fā)生概率約為1%,每次故障排除時(shí)間介于10-20 min 之間,故障排除后即刻加入作業(yè)序列,未完成的物料報(bào)廢.分別考慮一、二兩道工序的物料加工作業(yè)情況.

    注:題目、參數(shù)和附件可到全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽官方網(wǎng)站http://www.mcm.edu.cn 下載

    1 模型的假設(shè)

    為了方便研究,在不改變題目要求的前提下,我們對模型作以下假設(shè):

    (1)假設(shè)每臺RGV 每次清洗作業(yè)和上下料作業(yè)的時(shí)間相同;

    (2)每臺CNC 的加工效率相同且保持穩(wěn)定;

    (3)假設(shè)RGV 先將生料放到CNC,完成上料工作后,再進(jìn)行熟料的清洗工作;

    (4)假設(shè)上下料傳送帶的連動(dòng)或獨(dú)立運(yùn)動(dòng)對模型無影響;

    (5)假設(shè)智能加工系統(tǒng)中的所有傳感器反應(yīng)時(shí)間很短,可忽略不計(jì).

    2 任務(wù)1的模型建立與求解

    2.1 任務(wù)1的分析

    首先需要考慮一道工序的物料加工作業(yè),且CNC 沒有故障的情況,設(shè)該情況為情況1.

    2.1.1 情況1 分析

    在此情況中,每個(gè)物料只有一道加工工序,所以每臺CNC 安裝同樣的刀具.此時(shí),物料可以在任意一臺CNC 上加工完成,即8 個(gè)CNC 是通用并行機(jī),可視為是性質(zhì)相同的8 個(gè)固定點(diǎn).每兩個(gè)不同點(diǎn)之間可以通過RGV 連接,為了提高調(diào)度效率,RGV 需要尋找最短路徑,所以該問題為最短路問題.

    RGV 的路徑取決于RGV 和CNC 的狀態(tài)和位置,是動(dòng)態(tài)的.所以可以用RGV 動(dòng)態(tài)路徑的旅行時(shí)間代表其路徑長度,利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的思想進(jìn)行路徑選擇的決策,建立基于動(dòng)態(tài)路徑的調(diào)度模型,并且利用MATLAB 編寫對應(yīng)程序.

    再者,我們需要考慮兩道工序的物料加工作業(yè),此時(shí),若仍不考慮CNC 出現(xiàn)故障的情況,設(shè)該情況對應(yīng)情況2.若考慮CNC 在加工過程中可能發(fā)生故障,設(shè)該情況對應(yīng)情況3.

    2.1.2 情況2,3 分析

    在情況2、3 中,每個(gè)物料需要兩道加工工序,所以不同CNC 可能安裝不同刀具.基于情況1 的分析,需要在動(dòng)態(tài)規(guī)劃中加入與工序相關(guān)的約束條件,并且將其具體體現(xiàn)在算法中.此時(shí)的物料調(diào)度步驟增多,不僅需要考慮RGV、CNC 的狀態(tài)以及位置,而且需考慮安裝兩種刀片的CNC 各有多少個(gè),以及不同類型的CNC 的排布.通過分析表1 中的數(shù)據(jù)可得,RGV 的運(yùn)行時(shí)間相對CNC 加工時(shí)間很短,所以不同類型CNC 的數(shù)量對系統(tǒng)效率的影響要遠(yuǎn)大于CNC 分布的影響.

    2.2 模型建立

    2.2.1 基于動(dòng)態(tài)路徑的調(diào)度模型

    基于情況1 的分析,RGV 的旅行路徑是動(dòng)態(tài)的,為尋找最短路徑,需建立基于動(dòng)態(tài)路徑的調(diào)度模式.

    2.2.1.1 固定起點(diǎn)的最短路問題

    應(yīng)用到任務(wù)問題中,RGV 在固定8 個(gè)CNC 任務(wù)點(diǎn)之間尋找運(yùn)動(dòng)的最短路徑,且此過程在8 h 班次中,不斷重復(fù)迭代更新最短路徑,具有周期性.

    RGV 在智能加工系統(tǒng)開始工作后,能在直線軌道上移動(dòng)或停止等待;以兩臺相鄰CNC 的距離為1 個(gè)單位,RGV 可連續(xù)移動(dòng)1 個(gè)單位、2 個(gè)單位和3 個(gè)單位.RGV 給兩臺CNC 放置生料的順序類型,可分為從奇數(shù)側(cè)到偶數(shù)側(cè)、奇數(shù)側(cè)到奇數(shù)側(cè)及偶數(shù)側(cè)到偶數(shù)側(cè),如圖1 所示.

    圖1 RGV 工作路徑的類型及物料需求點(diǎn)CNC

    一般情況下,物料輸入智能加工系統(tǒng)的狀態(tài)服從均勻分布.設(shè)系統(tǒng)停止工作時(shí),得到成料量為n,單位為一臺CNC 加工的量,對應(yīng)加工物料的序號.在系統(tǒng)工作的過程中,RGV 的運(yùn)輸要滿足8 臺CNC 的上料和下料的需求,因此,在存在服務(wù)質(zhì)量和可行性約束且消耗最少的能量的情況下,RGV 的工作量為2n.

    定義 P 為 RGV 上料,D 為 RGV 下料,其中 P={1,2,…,n},D={n+1,n+2,…,2n}.當(dāng)RGV 放置第i(1≤i≤n)個(gè)物料時(shí),它與RGV 給CNC 進(jìn)行第i+n 個(gè)下料工作相關(guān)聯(lián).此時(shí)RGV 的路徑問題,由一個(gè)有向的圖G=(V,E)描述,V 中的頂點(diǎn)i 表示RGV 上料或下料工作的需求點(diǎn),其中e=(i,j)表示兩個(gè)工作之間的可能處理順序,即工作j 是否可以在工作i 之后立即處理.為保證系統(tǒng)作業(yè)的開始和結(jié)束,還增加了兩個(gè)虛擬的工作任務(wù),分別為 0 和 2n+1,表示 RGV 的起始位置和結(jié)束位置.因此定義 V′=P∪D={1,2,…,2n},則V={0}∪V′∪{2n+1},對應(yīng)的i,j∈V,k=1,2,…,2n+1.

    2.2.1.2 RGV 判斷過程

    在假設(shè)條件的基礎(chǔ)下,RGV 動(dòng)態(tài)調(diào)度需要在RGV 對某些時(shí)間狀態(tài)做出判斷后開始,判斷出到某臺CNC 進(jìn)行工作的過程總時(shí)間最小,則到相應(yīng)CNC 進(jìn)行作業(yè).RGV 判斷過程涉及的時(shí)間變量如表1 所示.

    表1 RGV 判斷時(shí)間段

    RGV 判斷后,要得到移動(dòng)到哪一臺CNC 的時(shí)間最短,即最短路徑,然后再進(jìn)行調(diào)度作業(yè),不斷針對路徑進(jìn)行循環(huán)判斷,直到智能加工系統(tǒng)工作時(shí)間結(jié)束.實(shí)際過程中可能存在的一種情況,如圖2 所示,即CNC4#的加工完成時(shí)間比CNC6#長,RGV 移動(dòng)到CNC4#,但在去CNC4#的過程中,經(jīng)過CNC6#之前,若此時(shí)CNC6#也給RGV 發(fā)出需求訊號.

    圖2 判斷的特殊情況

    那么若此時(shí)依然移動(dòng)到CNC4#,將會浪費(fèi)時(shí)間資源,減少成料產(chǎn)出.所以RGV先決定給CNC6#作業(yè),此外RGV 給不同編號的CNC 上下料的時(shí)間也不同,也會產(chǎn)生影響.因此,當(dāng)設(shè)定RGV 決策時(shí),要判斷三者之和的最小值,即

    2.2.1.3 分治法確定成料產(chǎn)出量及上下料作業(yè)時(shí)間點(diǎn)

    動(dòng)態(tài)規(guī)劃基本上是一種完全枚舉算法,嘗試通過分治法以使需要進(jìn)行的計(jì)算量最小化.這種方法在找到最終答案之前解決了一系列的子問題,并確定每一個(gè)子問題的最優(yōu)解以及每個(gè)子問題對于最終目標(biāo)問題的貢獻(xiàn).在每一次迭代過程中,其所確定的子問題最優(yōu)解均大于以往求解的子問題的解,從而為了求解當(dāng)前的子問題,需使用求解以往所有子問題獲得的信息.

    根據(jù)文獻(xiàn)[1]的研究結(jié)果,我們將每個(gè)迭代過程的最短時(shí)間分為5 個(gè)時(shí)間段,綜合判斷后得到一個(gè)迭代過程的最短時(shí)間,再迭代n 次,得到所用時(shí)間最短,成料產(chǎn)出最大的作業(yè)方案.

    (1)初始狀態(tài):T1=0

    (2)迭代方程:minTi=Σ(Td+Tl+Tz)min+Tj+Tq,i=1,2,…,n.

    (3)最優(yōu)值方程:ΣTi≤8×60×60.

    系統(tǒng)的初始狀態(tài):RGV 位于CNC1#、2#前,不論先為哪臺投放物料,初始時(shí)間總為0;每一次迭代過后,RGV 得到最短時(shí)間minTi,迭代n 次;由于系統(tǒng)一個(gè)班次的工作時(shí)間為8 h,而我們在建模過程中所用的時(shí)間單位為s,所以有最優(yōu)值方程.

    2.2.1.4 確定RGV 為CNC 加工的方向順序

    根據(jù)文獻(xiàn)[2]的研究結(jié)果,我們可以結(jié)合有向圖G,給出設(shè)置RGV 路徑移動(dòng)方向順序的模型.最優(yōu)RGV 路徑問題的求解過程可以表述為下列公式中定義的混合整數(shù)規(guī)劃.此部分建立了一個(gè)RGV 最優(yōu)路徑問題的數(shù)學(xué)模型.

    主要參數(shù)和符號被定義如下:

    P 是任務(wù)集,P={1,2,…,n},n≤8;

    D 是任務(wù)集,D={n+1,n+2,…,2n};

    V′=P∪D,V={0}∪V′∪{2n+1};

    ti表示 RGV 到上下料需求點(diǎn)的旅行時(shí)間,i∈V{2n+1},t0=0;

    Sij表示在上下料點(diǎn)i,j 之間的RGV 行駛距離;

    Tij是在上下料點(diǎn)i,j 之間的RGV 行駛時(shí)間;

    xij表示上下料需求i 是否在j 之前處理0,1 變量;

    bi表示第i 個(gè)任務(wù)的初始時(shí)間;

    wi表示RGV 完成某臺CNC 上料或下料后的負(fù)載物料單位,i∈P,w0=0.

    約束條件:

    目標(biāo)函數(shù)表示RGV 的總時(shí)間成本最小值,也是wi和xij的雙線性函數(shù),RGV 最優(yōu)路徑(i,j)∈E 與一個(gè)耗能成本cij(wij)及一段行駛時(shí)間Tij相關(guān)聯(lián).RGV 負(fù)載的物料最多為3 個(gè)種類,即RGV 抓取的未加工的生料、從CNC 中取回的已加工的熟料和清洗后的成料.

    當(dāng)RGV 判斷出在當(dāng)前位置沿路徑(i,j)移動(dòng)到下一個(gè)CNC 進(jìn)行作業(yè)的最優(yōu)路徑時(shí),我們可以利用牛頓法則,求得總時(shí)間成本cij(wij),即

    經(jīng)過約束條件的篩選計(jì)算,得出一次循環(huán)中耗時(shí)耗能最小的路徑.

    2.3 RGV實(shí)時(shí)路徑仿真算法

    對于智能RGV 動(dòng)態(tài)調(diào)度問題.存在許多智能高級算法,例如遺傳算法和模擬退火算法.但是對于這些算法,RGV 運(yùn)動(dòng)路徑隨機(jī)性太強(qiáng),且算法中參數(shù)的設(shè)計(jì)很大程度上取決于經(jīng)驗(yàn),準(zhǔn)確率常常不夠高.對此我們選擇用MATLAB 軟件編寫符合實(shí)際的模擬仿真算法,提高算法對該問題的適用程度.

    假設(shè)智能加工系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)穩(wěn)定且CNC 無故障,在此情況下得出物料最大產(chǎn)出以及最優(yōu)路徑.為了能讓RGV 動(dòng)態(tài)調(diào)度過程更切合實(shí)際生產(chǎn)過程,對RGV 設(shè)置滯留時(shí)間懲罰系數(shù).

    RGV 一共有四個(gè)位置可供選擇,{1,2,3,4}.每一個(gè)位置的操作對象只有兩個(gè).令RGV 的位置為a,當(dāng)a=1 時(shí),RGV 可以操作的對象為CNC1,CNC2;

    當(dāng)a=2 時(shí),RGV 可以操作的對象為CNC3,CNC4;

    當(dāng)a=3 時(shí),RGV 可以操作的對象為CNC5,CNC6;

    當(dāng)a=4 時(shí),RGV 可以操作的對象為CNC7,CNC8.

    將RGV 位置以及操作對象作為變量,則一共有八種方案.可以考慮窮舉法.令操作對象為c,c 為八行一列的向量,c 中元素的值域取值為{0,1},c 里面的元素最多有一個(gè)1.元素為1 的那一列的編號,代表的是RGV 操作對象的CNC 編號.例如c=[0 1 0 0 0 0 0 0],表示RGV 將要對CNC2 進(jìn)行操作.綜上所述,RGV 位置以及操作對象,只有以下八種方案.

    當(dāng) a=1 時(shí):c=[1 0 0 0 0 0 0 0]或[0 1 0 0 0 0 0 0]

    當(dāng) a=2 時(shí):c=[0 0 1 0 0 0 0 0]或[0 0 0 1 0 0 0 0]

    當(dāng) a=3 時(shí):c=[0 0 0 0 1 0 0 0]或[0 0 0 0 0 1 0 0]

    當(dāng) a=4 時(shí):c=[0 0 0 0 0 0 1 0]或[0 0 0 0 0 0 0 1]

    算法的主要參數(shù)和符號被定義并列在表2 中,以便于參考.算法步驟:

    表2 算法中的變量與符號

    Step1:RGV 判斷通過路徑所需的時(shí)間以及CNC 的工作狀態(tài).首先,RGV 根據(jù)當(dāng)前位置到下一個(gè)物料投放的每個(gè)CNC 之間的路徑距離長短和每一臺CNC 是否處于加工狀態(tài),以確定通過路徑的最短時(shí)間.

    Step2:每一次移動(dòng)需要服從的調(diào)度要求:符合調(diào)度的要求:

    Step3:RGV 做出調(diào)度決策后,立即移動(dòng)到下一個(gè)上下料需求點(diǎn).

    Step4:RGV 上下料操作完成前后記錄耗費(fèi)的總時(shí)間,更新CNC 的狀態(tài)、物料的裝載、更新已使用的總時(shí)間ΣminTi.

    Step5:循環(huán)條件ΣTi≤8×60×60;若總時(shí)間超過8 h,則停止循環(huán),輸出物料最大產(chǎn)出以及最優(yōu)路徑;反之,則繼續(xù)循環(huán)判斷,重復(fù)Step1-4.

    2.4 基于空閑時(shí)間插入法的故障擾動(dòng)模型

    基于不考慮故障時(shí)的情況3,在生成預(yù)調(diào)度時(shí),根據(jù)故障特征——以1%的幾率隨機(jī)產(chǎn)生,插入空閑時(shí)間——10 到20 min,故障間隔時(shí)間一般服從離散隨機(jī)分布,根據(jù)文獻(xiàn)[3]研究結(jié)果,設(shè)其為泊松分布:

    則加工工件n 時(shí)發(fā)生故障的概率為

    發(fā)生故障的工件n 需要插入的額外時(shí)間為

    其中,

    2.4.1 故障擾動(dòng)下的RGV 動(dòng)態(tài)調(diào)度算法

    基于情況1,2 中的求解算法,該空閑時(shí)間插入的算法步驟為:

    Step1:首先確定處于工作狀態(tài)的CNC,若CNC 處于工作狀態(tài)則進(jìn)入Step2;

    Step2:在“RGV 位置及狀態(tài)判斷”函數(shù)中考慮故障情況,從而影響可供RGV 決策集;

    Step3:在迭代中對8 個(gè)CNC 設(shè)置故障擾動(dòng);

    Step4:確定出現(xiàn)故障的CNC 編號;

    Step5:將故障處理時(shí)間插入更新機(jī)制.

    2.5 模型結(jié)果

    2.5.1 一道工序的智能調(diào)度模型結(jié)果

    一道工序的物料加工作業(yè)情況,每臺CNC 安裝同樣的刀具,物料可以在任一臺CNC 上加工完成.

    我們建立的模型的動(dòng)態(tài)調(diào)度模型基本適用于情況1,因此,基于動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃及TSP 的動(dòng)態(tài)調(diào)度模型,以及最短路徑算法,用已給數(shù)據(jù)設(shè)置對應(yīng)的參數(shù),用MATLAB編寫程序,得到RGV 為CNC 上下料作業(yè)的編號順序,即最優(yōu)的動(dòng)態(tài)路徑.運(yùn)行結(jié)果顯示,對不同組數(shù)據(jù)的最優(yōu)動(dòng)態(tài)路徑相同,如圖3 所示.

    圖3 CNC 加工系統(tǒng)只有一道工序的最優(yōu)路徑

    即最優(yōu)路徑是RGV 為CNC 進(jìn)行上下料工作的編號先后順序?yàn)镃NC#1、CNC#2、CNC#3、CNC#4、CNC#5、CNC#6、CNC#7、CNC#8.并且在此調(diào)度方案下每班次8 h結(jié)束時(shí),得到最多的成料產(chǎn)出.分別給出3 組實(shí)驗(yàn)中最優(yōu)路徑循環(huán)的相關(guān)數(shù)據(jù),如表3,4,5 所示.

    表3 第1 組數(shù)據(jù):成料產(chǎn)出n=365

    表4 第2 組數(shù)據(jù):成料產(chǎn)出n=342

    表5 第3 組數(shù)據(jù):成料產(chǎn)出n=375

    2.5.2 兩道工序的智能調(diào)度模型的結(jié)果

    針對兩道工序的物料加工作業(yè)情況,每個(gè)物料的第一和第二道工序分別由兩臺不同的CNC 依次加工完成.在情況1 的基礎(chǔ)上,RGV 增加2 種不同的狀態(tài),即是否載有第一道工序加工完成的物料.由于物料調(diào)度復(fù)雜提高,建立優(yōu)化的RGV 動(dòng)態(tài)調(diào)度算法,在該算法中,主要通過優(yōu)化RGV、CNC 的狀態(tài).

    表6 不同情況的RGV 狀態(tài)對比

    首先,我們要確認(rèn)安裝兩種不同刀具的CNC 數(shù)量分配比例,根據(jù)CNC 加工完成一個(gè)兩道工序的物料過程中第一和第二道工序所需的時(shí)間,進(jìn)行對比.對比效率=1/CNC加工時(shí)間,得到表7 的分配比例.

    表7 每組數(shù)據(jù)的刀具分配比例

    由表7 可得,我們發(fā)現(xiàn)每個(gè)配比均為非整數(shù)的,由整數(shù)規(guī)劃中的分支定界法可得,每個(gè)比例可能的整數(shù)解有兩種.我們先假設(shè)其比例效果與CNC 的位置分布無關(guān),僅與CNC 刀具配比數(shù)量有關(guān).但經(jīng)驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)預(yù)測是有偏差的,若忽略CNC 位置分布進(jìn)行調(diào)度,那么加工完成的物料數(shù)將會減少.

    設(shè)RGV 狀態(tài)為二進(jìn)制變量,當(dāng)RGV 狀態(tài)為0 時(shí),表示沒有載有第一道工序加工完成的物料,此時(shí)應(yīng)調(diào)度到裝有TP1的CNC 處;當(dāng)RGV 狀態(tài)為1 時(shí),表示載有第一道工序加工完成的物料,此時(shí)應(yīng)調(diào)度到裝有TP2的CNC 處;基于CNC 僅加工一道工序的模型,我們將針對每一種刀具的分配比例TP1:TP2進(jìn)行迭代計(jì)算,得到結(jié)果如表8所示.

    表8 CNC 僅加工兩道工序的刀具配比及加工完成的物料數(shù)

    2.5.3 基于空閑時(shí)間插入法的故障擾動(dòng)模型的結(jié)果

    經(jīng)過MATLAB 求解,得到調(diào)度策略和8 h 內(nèi)的系統(tǒng)作業(yè)效率,其結(jié)果部分如表9、10 所示.

    表9 第1 組數(shù)據(jù):一道工序有故障

    表10 第1 組數(shù)據(jù):兩道工序有故障

    3 任務(wù)二:仿真檢驗(yàn)

    3.1 任務(wù)2的分析

    任務(wù)2 要求用表1 的三組數(shù)據(jù)檢驗(yàn)任務(wù)1 中模型的實(shí)用性以及算法的有效性.為了達(dá)到此目標(biāo),我們可以構(gòu)建可視化仿真模型.我們通過Tecnomatix Plant Simulation 生產(chǎn)加工仿真軟件構(gòu)建了智能RGV 動(dòng)態(tài)調(diào)度可視化仿真驗(yàn)證模型.該軟件具有豐富且實(shí)用的處理功能,可以方便的選擇系統(tǒng)零件、設(shè)置參數(shù)以及搭建路徑.我們可以將仿真得到的結(jié)果與建立動(dòng)態(tài)路徑調(diào)度模型的結(jié)果進(jìn)行比較,以檢驗(yàn)?zāi)P偷膶?shí)用性和算法的有效性.基于仿真結(jié)果和模型結(jié)果,給出調(diào)度策略和系統(tǒng)的作業(yè)效率.最后把模型驗(yàn)證的具體結(jié)果分別填入EXCEL 表中.

    3.2 TPS可視化仿真

    為了驗(yàn)證模型的實(shí)用性和算法的有效性,根據(jù)文獻(xiàn)[4]的仿真方法,我們用Tecnomatix Plant Simulation 仿真軟件(以下簡稱“TPS”)輸入的三組數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬仿真,導(dǎo)出相關(guān)數(shù)據(jù),與算法計(jì)算結(jié)果比較,從而達(dá)到驗(yàn)證的目的,如圖4(a)所示.

    選擇TPS 作為模型驗(yàn)證的仿真軟件主要的原因是:TPS 具有模型所需要的所有對應(yīng)實(shí)物的對象,比如有模擬RGV 的“小車”,“裝配”模擬CNC 加工臺等,這樣就不需要自己創(chuàng)建對象,使得模擬出來的數(shù)據(jù)更加符合實(shí)際.并且TPS 生產(chǎn)加工仿真系統(tǒng)中自帶可設(shè)置CNC 故障率,這給我們的仿真驗(yàn)證模型帶來了極大的便利,設(shè)置CNC 故障率為1%,即仿真模型中CNC 組件可用性為99%,如圖4(b)所示.

    在原始智能加工系統(tǒng)的TPS 模擬仿真模型基礎(chǔ)上,設(shè)物料輸入服從均勻分布.并且對任務(wù)1 中的每種情況進(jìn)行設(shè)置.經(jīng)過比對,仿真模型結(jié)果與我們算法得到的結(jié)果相同.這說明我們建立的模型具有實(shí)用性,我們建立的算法也是有效的.因此,我們可以根據(jù)所建立的模型作為實(shí)際調(diào)度策略的應(yīng)用,系統(tǒng)的工作效率由成料產(chǎn)出除以每班次的時(shí)間得出.

    圖4

    4 總結(jié)

    本文通過建立了不同情況下的動(dòng)態(tài)調(diào)度模型,完整解決了任務(wù)1 和任務(wù)2.我們利用圖論和規(guī)劃論的內(nèi)容,將復(fù)雜的實(shí)際問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型,并利用仿真算法精準(zhǔn)地模擬了RGV 的決策過程、旅行過程和作業(yè)過程.在模型逐漸復(fù)雜化的情況下,對原有模型添加約束條件,使得其能更好地模擬實(shí)際問題.通過增加狀態(tài)變量,縮小RGV 決策集等方法優(yōu)化了算法.基于得到的算法,可以編寫對應(yīng)的程序,從而得到RGV 的調(diào)度策略和系統(tǒng)的作業(yè)效率.最終的模型和算法實(shí)用性較強(qiáng),可以應(yīng)用于實(shí)際的動(dòng)態(tài)調(diào)度中.

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