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基于粒子群算法和仿真技術的RGV動態(tài)調(diào)度建模與優(yōu)化
摘要:基于10臺計算機數(shù)控機床(CNC)和1輛軌道式自動引導車(RGV)組成的智能加工系統(tǒng),設計了RGV動態(tài)調(diào)度策略,包括CNC工序分配、CNC編號奇偶優(yōu)先和RGV任務分派策略,建立了以系統(tǒng)作業(yè)效率最大化和RGV移動時間最短為優(yōu)化目標的數(shù)學模型,設計了基于工序編碼的粒子群算法。最后利用C++語言編程,通過對一個8h班次兩道工序物料加工過程的三組數(shù)據(jù)的計算,得出了在最優(yōu)策略下一個班次三組數(shù)據(jù)分別生產(chǎn)熟料的數(shù)量、系統(tǒng)作業(yè)效率、RGV移動時間、奇偶優(yōu)先策略引起的CNC工序排布變化。通過仿真對比和實例,驗證了所提方法的有效性。
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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時、節(jié)能環(huán)保、輸送量大等特點,大大緩解了城市交通擁堵問題。為了確保城市軌道交通能夠正常、穩(wěn)定運營,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營成本,還能提升運營效率與服務水平。鑒于此,設計了一種基于智能細菌覓食搜索算法的城市軌道交通調(diào)度策略,為城軌運營企業(yè)的日常調(diào)度提供了重要的理論依據(jù)。
