基于改进粒子群算法的智能RGV动态调度模型.docx

### 基于改进粒子群算法的智能RGV动态调度模型 #### 摘要与研究背景 本文探讨了在智能加工系统中，通过改进粒子群算法（PSO）实现智能RGV（Rail Guide Vehicle）的动态调度问题。研究旨在解决两个核心问题：一是CNC（Computer Number Controller）对于两道工序的分配；二是两道不同工序CNC的位置对RGV调度的影响。通过优化这两个方面，可以减少CNC的等待时间，提高整个系统的效率。 #### 关键词解析 - **智能RGV**：一种能够自主运行于固定轨道上的智能车辆，装备有机械臂和清洗槽，用于完成上下料和清洗等任务。 - **动态调度**：根据实时变化的需求和资源状况调整调度计划，以实现更高效的资源利用。 - **粒子群算法**：一种启发式的优化算法，模拟了鸟群觅食的行为模式，适用于寻找复杂问题的近似解。 #### 研究方法 - **筛选CNC**：通过线性规划方法优化CNC的数量及位置分配，以最小化工序之间的总时间差。 - **总体最短路规划**：为减少RGV的移动时间和CNC的等待时间，构建了一个基于距离的最短路径模型，并设定了三个约束条件以确保加工过程的有效性和合理性。 - **改进粒子群算法**：对基本粒子群算法进行了改进，提高了算法的收敛速度和寻优能力。该算法通过个体粒子的适应度计算、速度和位置更新、历史最优值选择等步骤不断迭代优化，直到达到预设的迭代次数或满足其他停止条件。 #### 模型构建与求解步骤 1. **非线性规划求解**：首先使用非线性规划方法确定两道工序所需CNC的具体数量。 2. **CNC位置安排**：根据工序的余量最小原则，合理布局两种CNC的位置。 3. **路径优化**：采用改进的粒子群算法确定RGV在CNC之间移动的最优路径，该路径既考虑到移动时间又考虑到了CNC的等待时间。 4. **仿真验证**：通过仿真验证RGV按照规划路径工作的实际效果，评估在规定工作时间内可完成的物料数目。 #### 实验结果 实验结果显示，采用改进粒子群算法进行动态调度可以显著提高整个智能加工系统的生产效率。具体而言，通过对CNC数量的优化和RGV路径的精确规划，可以有效缩短CNC的等待时间，从而增加单位时间内的熟料产量。 #### 结论 本研究提出的基于改进粒子群算法的智能RGV动态调度模型有效地解决了智能加工系统中动态调度的问题。通过优化CNC的数量及位置布局，结合改进的粒子群算法进行路径规划，实现了对CNC等待时间和RGV移动时间的双重优化，极大地提升了系统的整体效率和生产能力。 #### 参考文献 - 李文等，《改进的混沌粒子群算法在TSP中的应用》，《计算机应用研究》2015年第7期。 - 薛斐，《基于多层编码的遗传-粒子群融合算法流水线优化控制》，西安科技大学硕士学位论文，2015年。 以上内容概述了基于改进粒子群算法的智能RGV动态调度模型的研究背景、方法、实验结果及其意义，希望能够为读者提供对该领域的深入理解。