以2018全國大學生數(shù)學建模競賽B題為例,針對RGV車間調(diào)度的具體案例,采用和聲搜索算法和遺傳算法,建立了RGV動態(tài)調(diào)度模型,解決車間CNC最優(yōu)排布問題和RGV最短路徑問題,得到了一個班次的RGV動態(tài)調(diào)度策略,以優(yōu)化工業(yè)生產(chǎn)的實際過程.并代入3組系統(tǒng)作業(yè)參數(shù),驗證了模型的實用性和算法的有效性. 

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 RGV-CNC動態(tài)調(diào)度模型
2 具體作業(yè)參數(shù)求解
3 算法有效性驗證


【參考文獻】：
碩士論文
[1]基于遺傳算法的車間動態(tài)調(diào)度研究[D]. 張富生.山東大學 2013
[2]基于遺傳算法的RGV動態(tài)調(diào)度研究[D]. 劉永強.合肥工業(yè)大學 2012



本文編號：3729630