（重庆交通大学经济与管理学院，重庆）
摘要：近年来，随着业界机械自动化水平的不断提高，多功能轨道是自动引导车(RGV)也开始扮演着举足轻重的角色，因而人们对于 RGV动态调度问题的研究和分析从未停止过。本文中，我们通过粒子群算法求解动态调度的非线性目标规划模型，由此实现对动态调度及模型合理性等问题加以分析和讨论。
关键词：就近算法；非线性目标规划；粒子群算法
一、RGV发展现状
(1)RGV应用方式概述[1]
RGV在工业自动化车间以及物流配送系统中的应用甚为广泛，然而由于系统作业需求不同，RGV在具体应用中具有诸多的作业形式，与此同时，与其相关的作业策略和控制技术也存在着诸多的差异。
二、单一直线往复式RGV的工作流程分析
(1)顺序排队原则的设定
假定RGV严格遵循顺序排队原则，实现“先发出信号，先完成任务”的初级目标。
(2)起始点的选取
我们运用机理分析法对这8个CNC的位置与初期工作效率的关系做初步的分析。由于效率=工作量/时间，所以我们从减少无用耗时的层面解决起始点选定的问题。
①RGV的行驶需要一定时间，所以起始点的选择一定要靠近轨道的两端，在这里我们选定CNC#1、#2一端。
②RGV工作流程的核心在机械臂的运动情况，所以缩短机械臂的工作耗时是最佳的选择。
故而选定CNC1作为设定的RGV初期工作方案的起始点。
(3)基于就近算法的循环叠加模型[2]
首先，我们假设RGV的工作流程共循环有限的n次(依序完成CNC1至CNC8的所有任务为一整个工作流程)。
接下来，RGV在每一次工作循环中，由于完成CNC8的时间节点在下一个循环中CNC1的发送需求信息的时间节点之前，所以不得不停下等待，直至下一循环开始。最终的求解结果即代表最优调动策略的工作用时。
(4)RGV数量推广
下面探讨关于n个物料，m台CNC的作业车间调度问题
1)量化表示工作用时，用时包括RGV移动所需的时间、上下料用时、加工一道工序的时间及加工后的清洗流程的用时。
其中，M为一个趋于无穷大的常系数。
3)在求解优化调度模型中，通常构建最大值目标函数[3]来确定工作情况和时间的关系，此中，在工作总用时既定的情况下求解最大有效工作量来衡量工作效率。
4)最终得到非线性规划方程组都成的数学模型
5)通过MATLAB进行模型求解最后得出方案起始点在CNC3，并得出如下图所示的工作流程：CNC#3-#4-#5-#6-#7-#8-#1-#2。
三、多台直线往复式RGV的工作流程分析
(1)建立空间调度的规划模型
下面探讨关于n个物料，m台CNC的作业车间调度问题
1)量化表示第一道工作用时和第二道工序的工作用时
其中，M为一个趋于无穷大的常系数。
3)在求解优化调度模型中，通常构建目标函数来确定工作情况和时间的关系。该模型中，在工作总用时既定的情况下求解最大有效工作量(由最长有效工作时间T来表示)来衡量工作效率。最终得到这样的目标函数：
4)最终得到非线性规划方程组都成的数学模型
(4)基于离散粒子群算法的求解[4]
种群是多个可行解的集合，粒子是种群中的每个可行解，同样，种群规模也由粒子的个数而定。我们对离散粒子群算法的速度和位置公式做重新定义：
我们通过MATLAB进行离散粒子群算法的算法实现
(6)求解结果及相关分析
我们通过MATLAB软件对粒子群算法求解得出了算法最好解表。从实验结果可以看出粒子群算法有着较强的寻优能力，对于我们的目标规划模型可以准确且快速地求出最优解。最终求解得到的工作流程为分为两个阶段，其中一阶段的运行流程为CNC#1-#3-#5-#7。另外，第二阶段的运行流程为CNC#3-#4-#5-#6-#7-#8-#1-#2。
参考文献
[1]王晓宁.直线往复式轨道穿梭车避让策略仿真研究[D].北京邮电大学, 2012
[2]聂峰，程珩. 多功能穿梭车优化调度研究[J].物流技术, 2008, 27(10): 251-253.
[3]ZhaoJing,HanChongZhao,WeiBin.Binaryparticleswarmoptimizationwithmultipleevolutionarystrategies[J].ScienceChina(InformationSciences),2012,55(11)：2485-2494.
[4]钟寿桂.基于离散粒子群与模拟退火融合算法的自动小车存取系统货位优化[D].厦门大学,2009
论文作者:张子岩 毛敏 吴彦亭
论文发表刊物:《信息技术时代》2018年3期
论文发表时间:2019/1/2
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