【摘 要】
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本文针对智能RGV的动态调度,使用了改进的遗传算法建立了二道工序实时动态最短路径模型.针对两道工序情况下的调度问题,首先以成品数最多为总目标,结合生产过程中的各类限制
【机 构】
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青岛理工大学信息与控制工程学院,山东 青岛,266520青岛理工大学管理工程学院,山东 青岛,266520;
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本文针对智能RGV的动态调度,使用了改进的遗传算法建立了二道工序实时动态最短路径模型.针对两道工序情况下的调度问题,首先以成品数最多为总目标,结合生产过程中的各类限制条件,针对两道工序的分配、RGV最佳行驶路径的选择和各台CNC工作量均衡等问题,建立动态规划模型,然后利用改进后的遗传算法对所建的规划模型进行求解,得出CNC一二道工序的分配情况,并计算出最大成品数.
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