調(diào)度策略

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  • 基于粒子群算法和仿真技術(shù)的RGV動(dòng)態(tài)調(diào)度建模與優(yōu)化

    摘要:基于10臺(tái)計(jì)算機(jī)數(shù)控機(jī)床(CNC)和1輛軌道式自動(dòng)引導(dǎo)車(RGV)組成的智能加工系統(tǒng),設(shè)計(jì)了RGV動(dòng)態(tài)調(diào)度策略,包括CNC工序分配、CNC編號(hào)奇偶優(yōu)先和RGV任務(wù)分派策略,建立了以系統(tǒng)作業(yè)效率最大化和RGV移動(dòng)時(shí)間最短為優(yōu)化目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型,設(shè)計(jì)了基于工序編碼的粒子群算法。最后利用C++語(yǔ)言編程,通過(guò)對(duì)一個(gè)8h班次兩道工序物料加工過(guò)程的三組數(shù)據(jù)的計(jì)算,得出了在最優(yōu)策略下一個(gè)班次三組數(shù)據(jù)分別生產(chǎn)熟料的數(shù)量、系統(tǒng)作業(yè)效率、RGV移動(dòng)時(shí)間、奇偶優(yōu)先策略引起的CNC工序排布變化。通過(guò)仿真對(duì)比和實(shí)例,驗(yàn)證了所提方法的有效性。

  • 基于生物啟發(fā)式智能搜索算法的城市軌道交通

    摘要:軌道交通以其快速準(zhǔn)時(shí)、節(jié)能環(huán)保、輸送量大等特點(diǎn),大大緩解了城市交通擁堵問(wèn)題。為了確保城市軌道交通能夠正常、穩(wěn)定運(yùn)營(yíng),良好的調(diào)度策略必不可少,其不僅能夠降低軌道交通日常運(yùn)營(yíng)成本,還能提升運(yùn)營(yíng)效率與服務(wù)水平。鑒于此,設(shè)計(jì)了一種基于智能細(xì)菌覓食搜索算法的城市軌道交通調(diào)度策略,為城軌運(yùn)營(yíng)企業(yè)的日常調(diào)度提供了重要的理論依據(jù)。