-
基于粒子群算法和仿真技術(shù)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。
-
CPS 傳感器網(wǎng)絡節(jié)點調(diào)度設計
摘 要 ：針對 CPS 系統(tǒng)中能否高效調(diào)度傳感器節(jié)點資源，提出一種基于混合蛙跳算法的任務調(diào)度算法?；旌贤芴惴婢吣Ｒ蜓莼惴ê土Ｗ尤核惴ǖ奶攸c，同時也存在容易陷入局部最值、收斂速度不佳的缺點。針對這些問題，結(jié)合 CPS 傳感器任務調(diào)度的特點，提出了相應的優(yōu)化策略，利用混合蛙跳算法求得最優(yōu)解。
