RGV動態(tài)調度策略研究

方衛(wèi)杰，賴威鵬，耿昆侖，趙凱芳

（1.天津大學仁愛學院信息工程系，天津 301636；2.天津大學仁愛學院數學教學部，天津 301636）

0 引言

隨著信息技術的快速崛起，自動化控制、機電一體化和機械智能化的發(fā)展，工業(yè)上出現(xiàn)了越來越多的自動化加工的車間與工廠。RGV（Rail Guide Vehicle）軌道式自動引導車被廣泛應用于物流運輸和物料加工。由于實際生產的時候是一輛RGV對多個CNC（Computer Number Controller），合理的安排RGV的調度策略是提高生產效率的重要因素。

1 基于貪心算法建模思想

考慮到 RGV的調度與物料的加工是動態(tài)過程，本文采用貪心算法。 貪心算法（又稱貪婪算法）是指，在對問題求解時，總是作出在當前是最好的選擇。基本思想是：每次從系統(tǒng)每一步結束處出發(fā)一步一步地進行，根據某個優(yōu)化測度，每一步都要確保能獲得局部最優(yōu)解。每一步只考慮一個數據，選取其應該滿足局部優(yōu)化的條件。

針對本問題，RGV每走一步之前會先向下搜索三層，找出這三步總用時最短的一條路線，然后RGV會選擇該路線的第一步作為局部最優(yōu)路線。貪心選擇圖示如下：

C - CNC的編號

T - RGV移動所需的時間

F - 層數

圖1 貪婪算法選擇示意圖

2 雙工序無故障調度模型

將加工第一道工序的CNC稱為A類CNC，而加工第二道工序的CNC稱為B類CNC。

2.1 兩道工序CNC的數量和分布位置模型

針對有兩道加工工序的情況，確定CNC的排布位置，使得系統(tǒng)加工物料的效率更高.通過兩道工序加工所需的時間Tf，Ts來確定分別加工兩道工序的CNC的臺數N1，N2。

兩道工序CNC的位置分布關系到RGV總體的調度效率，即RGV從A類CNC處到B類CNC處所需的時間盡可能的少。

則可建立如下模型：

2.2 雙工序無故障調度模型

物料第一道工序加工完成后，無需清洗，直接進行第二道工序；在初始狀態(tài)時，無論加工兩道工序CNC的比例是多少，RGV總是先為所有的A類CNC上料；在為B類CNC上下料前，必須先為A類CNC下料，并攜帶已完成第一道工序的物料，而后對B類CNC進行上下料，所以無需專門為A類CNC上下料，只需研究第二道工序時RGV的調度。

取料階段RGV所需時間：

上料階段RGV所需時間

則對B類CNC進行一次上下料處理所需總時間為：

綜上所述可得動態(tài)規(guī)劃模型為：

2.3 模型求解

（1）由兩道工序CNC的數量和分布位置模型，得到 A、B類CNC分布.下圖為一二道工序所用時間不同比例下的CNC的分配案示意圖：

圖2 A、B類CNC分布

（2）調度模型求解：

算法步驟：

Step2：因為B類CNC需要A類CNC提供已完成第一道工序的物料，所以RGV會先給所有的A類CNC上好料再給B類CNC上料，下圖為CNC在各種比例下，工作開始時A類CNC上的順序：

圖3 初始RGV移動方式

Step3：遍歷RGV下一步所有可能的走法，并找出其中耗時最少的哪條路線。

Step4：循環(huán)往復步驟三，直到加工總時間超過一個工時退出循環(huán)。

Step5：最后輸出算法結果。

（3）將結果繪制成甘特圖，由此可得RGV的調度策略，這里只給出RGV前3000秒在三組不同情況下加工時間及工序的甘特圖。橫軸為時間刻度，縱軸為CNC的編號（由上到下依次為1-8）。圖4為RGV前3000秒在三組不同情況下給CNC做上下料處理的時間與工序的甘特圖。

圖4

3 實物模型

圖5 智能加工系統(tǒng)模型

圖6 樹派編程環(huán)境