本文針對基于CNC和RGV構(gòu)成的智能加工系統(tǒng)的動態(tài)調(diào)度進行了詳細研究,建立了2道工序在無故障的動態(tài)優(yōu)化模型,并分別利用貪心算法和遺傳算法對所建優(yōu)化模型進行求解。本文運用搜索樹對每一次RGV確定CNC的上下料作業(yè)順序進行決策,搜索域為與RGV距離最短的3個CNC,尋找最短的遍歷3個CNC的路徑,通過運行算法輸出第一組、第二組、第三組產(chǎn)出熟料的數(shù)量分別為371、346、371。 

【文章來源】：科技創(chuàng)新導報. 2019,16(10)

【文章頁數(shù)】：2 頁

【文章目錄】：
1 符號說明
2 模型假設(shè)
3 模型的建立與求解
4 模型結(jié)果



本文編號：3017631