全国大学生数学建模竞赛2018年B题智能RG的动态调度策略及优秀论文精选
智能RGV的动态调度策略
智能 RGV 的动态调度策略摘要：针对智能 RGV 系统一道工序的物料加工作业情况，首先，RGV根据距离就近原则选择下一操作的CNC。
在 RGV 对所有 CNC 完成一次上料操作后，不断进行上下料、清洗作业的循环操作。
考虑到物料加工时间，我们选择离 RGV 最近的 CNC 作为下一个上料对象。
模型反复按顺序进行操作，直到时间达到 8 小时。
代入各组数据计算，得到相应的RGV动态调度模型和相应的求解算法。
关键词：RGV动态调度全局搜索工作时间均衡度一、背景介绍一个智能加工系统的示意，由 8 台计算机数控机床、1 辆轨道式自动引导车、1 条 RGV 直线轨道、1 条上料传送带、1 条下料传送带等附属设备组成。
RGV 是一种无人驾驶、能在固定轨道上自由运行的智能车。
它根据指令能自动控制移动方向和距离，并自带一个机械手臂、两只机械手爪和物料清洗槽，能够完成上下料及清洗物料等作业任务。
1.任务复述与情况分析任务复述：对一般问题进行研究，给出 RGV 动态调度模型和相应的求解算法。
情况分析：要求对只加工一道工序的情况进行一般性研究。
以 8 小时内加工出最多物料为目标，我们给出了以下一道工序 RGV 动态调度模型。
考虑到RGV 移动的时间远小于物料加工时间，我们选择离 RGV 最近的 CNC 作为下一个上料对象。
模型中反复按顺序进行以下操作，直到时间达到 8 小时：1.等待直到 RGV 空闲且至少一个 CNC 空闲2.使 RGV 移动到距 RGV 当前位置最近的空闲 CNC 处3.对该 CNC 进行上下料操作，若有熟料则还需进行清洗作业三、问题求解针对于智能加工系统来说每班次工作共存在两种状态：启动阶段和稳定阶段。
启动阶段：即开始有 CNC 处于空闲状态的阶段，当所有 CNC 都有处于加工过程时，这一阶段结束，在这一阶段，RGV 不存在等待和清洗操作，CNC 只有空闲和正在加工中两个状态。
稳定阶段：即所有 CNC 都开始工作后的情况，在这一阶段 CNC 有正在加工中，成熟等待，正在上下料三个状态；RGV 有等待、移动、上下料、清洗作业四种状态。
【全国大学生数学建模竞赛获奖优秀论文作品学习借鉴】全国大学生数学建模竞赛2009年赛题B题
2009高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”）B题眼科病床的合理安排医院就医排队是大家都非常熟悉的现象，它以这样或那样的形式出现在我们面前，例如，患者到门诊就诊、到收费处划价、到药房取药、到注射室打针、等待住院等，往往需要排队等待接受某种服务。
我们考虑某医院眼科病床的合理安排的数学建模问题。
该医院眼科门诊每天开放，住院部共有病床79张。
该医院眼科手术主要分四大类：白内障、视网膜疾病、青光眼和外伤。
附录中给出了2008年7月13日至2008年9月11日这段时间里各类病人的情况。
白内障手术较简单，而且没有急症。
目前该院是每周一、三做白内障手术，此类病人的术前准备时间只需1、2天。
做两只眼的病人比做一只眼的要多一些，大约占到60%。
如果要做双眼是周一先做一只，周三再做另一只。
外伤疾病通常属于急症，病床有空时立即安排住院，住院后第二天便会安排手术。
其他眼科疾病比较复杂，有各种不同情况，但大致住院以后2-3天内就可以接受手术，主要是术后的观察时间较长。
这类疾病手术时间可根据需要安排，一般不安排在周一、周三。
由于急症数量较少，建模时这些眼科疾病可不考虑急症。
该医院眼科手术条件比较充分，在考虑病床安排时可不考虑手术条件的限制，但考虑到手术医生的安排问题，通常情况下白内障手术与其他眼科手术（急症除外）不安排在同一天做。
当前该住院部对全体非急症病人是按照FCFS（First come, First serve）规则安排住院，但等待住院病人队列却越来越长，医院方面希望你们能通过数学建模来帮助解决该住院部的病床合理安排问题，以提高对医院资源的有效利用。
问题一：试分析确定合理的评价指标体系，用以评价该问题的病床安排模型的优劣。
问题二：试就该住院部当前的情况，建立合理的病床安排模型，以根据已知的第二天拟出院病人数来确定第二天应该安排哪些病人住院。
并对你们的模型利用问题一中的指标体系作出评价。
数学建模2018年-基于 0-1 规划的单 RGV 动态调度模型
s s s 个 个
(������)
������修������
(������)
������ (������) (������) ������������������ ������������
������ (������) ������������
(������)
������(������������ )
四、符号及变量说明
符号 ������ ������
(������)
������������
������
������(������)
������
������ (������) ������������
(������)
表示含义 上料轮数，������ = 0,1,2 … 当������ = 0时，表示此时在第一轮上料之前 ������ = 1,2, … ,8 依次表示 CNC1#，CNC2#,…, CNC8# 第������轮上料 RGV 是否前往第������ 台 CNC 0, 第������轮上料不前往第������台 CNC (������) ������������ = { 1, 第������轮上料前往第������台 CNC ������ = 1,2,3,4，表示 RGV 移动的起点位置 ������ = 1表示 CNC1#与 CNC2#之间； ������ = 2表示 CNC3#与 CNC4#之间； ������ = 3表示 CNC5#与 CNC6#之间； ������ = 4表示 CNC7#与 CNC8#之间。 表示第������轮上料 RGV 移动的起点位置 ������ = 1,2,3,4，表示 RGV 移动的终点位置 ������ = 1表示 CNC1#与 CNC2#之间； ������ = 2表示 CNC3#与 CNC4#之间； ������ = 3表示 CNC5#与 CNC6#之间； ������ = 4表示 CNC7#与 CNC8#之间； 表示第������轮上料 RGV 移动的终点位置 RGV 前往第������ 台 CNC 完成第������轮上料所用时间 第������轮从位置������(������) 移动到位置������ (������) 所花的时间 第������ 轮上料后第������ 台 CNC 上物料剩余加工完成的时间 在第������ 台 CNC 的处第������轮上料时间 在第������ 台 CNC 的处第������轮洗料时间 第������轮上料后第������ 台 CNC 的加工时间
2018年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目-B-Chinese-Appendix1
附件1：智能加工系统的组成与作业流程1．系统的场景及实物图说明在附图1中，中间设备是自带清洗槽和机械手的轨道式自动引导车RGV，清洗槽每次只能清洗1个物料，机械手臂前端有2个手爪，通过旋转可以先后各抓取1个物料，完成上下料作业。
两边排列的是CNC，每台CNC前方各安装有一段物料传送带。
右侧为上料传送带，负责为CNC输送生料（未加工的物料）；左边为下料传送带，负责将成料（加工并清洗完成的物料）送出系统。
其他为保证系统正常运行的辅助设备。
附图1：RGV—CNC车间布局图附图2：带机械手臂和清洗槽的RGV实物图附图2是RGV的实物图，包括车体、机械臂、机械手爪和物料清洗槽等。
附图3：RGV机械手臂前端的2个手爪实物图在附图3左图中，机械臂前端上方手爪抓有1个生料A，CNC加工台上有1个熟料B。
RGV机械臂移动到CNC加工台上方，机械臂下方空置的手爪准备抓取熟料B，在抓取了熟料B后即完成下料作业。
在附图3右图中，RGV机械臂下方手爪已抓取了CNC加工台上的熟料B抬高手臂，并旋转手爪，将生料A对准加工位置，安放到CNC加工台上，即完成上料作业。
2．系统的构成及说明智能加工系统由8台CNC、1台带机械手和清洗槽的RGV、1条RGV直线轨道、1条上料传送带和1条下料传送带等附属设备构成。
（1）CNC：在上料传送带和下料传送带的两侧各安装4台CNC，等距排列，每台CNC同一时间只能安装1种刀具加工1个物料。
如果物料的加工过程需要两道工序，则需要有不同的CNC安装不同的刀具分别加工完成，在加工过程中不能更换刀具。
第一和第二道工序需要在不同的CNC上依次加工完成，完成时间也不同，每台CNC 只能完成其中的一道工序。
（2）RGV：RGV带有智能控制功能，能够接收和发送指令信号。
根据指令能在直线轨道上移动和停止等待，可连续移动1个单位（两台相邻CNC间的距离）、2个单位（三台相邻CNC间的距离）和3个单位（四台相邻CNC间的距离）。
智能RGV的动态调度策略
智能RGV的动态调度策略发表时间：2019-03-13T16:30:42.367Z 来源：《新材料·新装饰》2018年8月上作者：李道安1 陈哲2 梁拓1[导读] RGV有轨制导车辆系统是一种自动化，无人化的系统，被广泛用于现代化物流系统中，直线往复式RGV系统（1.华北理工大学电气工程学院，河北省唐山市 063210；2.华北理工大学理学院，河北省唐山市 063210）摘要：RGV有轨制导车辆系统是一种自动化，无人化的系统，被广泛用于现代化物流系统中，直线往复式RGV系统可以使用同样的刀具加工一道工序或由两台不同的CNC加工两道工序，但在加工过程可能会发生故障，因此RGV的动态调度是提高工作效率的基础。
本文对智能RGV的动态调度策略进行分析研究。
关键词：排队论；MMC模型；CNC引言智能加工系统由8台CNC、1台带机械手和清洗槽的RGV、1条RGV直线轨道、1条上料传送带和1条下料传送带等附属设备构成。
RGV在收到需求信号后运行至需要作业的CNC处，自行辨别CNC的上下料作业次序。
RGV在不移动的情况下用一只机械手抓取出清洗槽中的成料放入熟料到清洗槽中，然后转动机械臂，将成料放到下料传送带上送出系统。
1 RGV的动态调度模型1.1数据准备RGV的运行路径有两种方式，一种是从起始点到终止点一次完成上料，即对计算机数控机床1，计算机数控化机床2…依照顺序进行上下料和清洗处理，根据指令在直线轨道上移动一个单位所需时间为Rt1，所以完成一次上料后RGV停在1,2之间等候指令。
另一种是RGV 按CNC编号1,3,5,7,8,6,4,2，完成上料后RGV停在7,8之间等待指令。
我们将RGV看做服务台，将CNC看做被服务者，服务台相继到达被服务者的时间符合参数为λ的指数分布，符合排队论系统。
在调度决策的时候往往只有临近部分的任务是已知的，大多数任务是在传达决策后随机到达，因此在进行RGV对指令的接收和上下料及清洗工作时，需要考虑采用的调度方法是可以在一定时间内完成最多的任务。
基于寻优算法的智能RGV的动态调度问题
下料传送带RGVCZjl
I--------^>L_i1
上料传送带
CNC1#
■ 未DQ工生料
CNC3«
CNC5*
CNC7S
CZJB加工魚料 匚二I清洗后成料
图1智能加工系统示意图
轨道式自动引导车是一种无人驾驶、能在固定轨道上自 由运行，并自带一个机械手臂、两只机械手爪和物料清洗槽的 智能车，它能根据指令自动控制移动方向和距离来完成上下
2基于模拟退火算法的RGV调度模型的建立
一道工序的物料加工作业情况:每台CNC安装同样的刀 具,物料可以在任何一台CNC上加工完成。首先,RGV的动 态调度模型的好坏体现于整个系统在RGV动态调度模型下
的工作效率。釆用定性定量分析相结合的原则，以平均每台
CNC的工作时间与系统整体总的工作时间之比为评价系统工 作效率高低的标准，可以得到CNC加工台的总的工作时间越 长，则平均每一台CNC的工作时间越长，系统的工作效率就 越大，即CNC加工台的总的空闲时间越短，系统的工作效率
料及清洗物料等作业任务。清洗槽每次只能清洗1个物料, 机械手臂前端有2个手爪，通过旋转可以先后各抓取1个物 料，完成上下料作业。智能加工系统的初始状态：RGV在 CNC1#和CNC2#正中间的初始位置，所有CNC都处于空闲状 态。RGV给偶数编号CNC2#,4#,6#,8#—次上下料所需时间 与给奇数编号CNC1#,3#,5#,7#—次上下料所需时间不同。
业的生产效率，从而提高企业的竞争力。本文运用模拟退火
算法和遗传算法找出较优的RGV调度模型。
1 RGV调度问题背景
智能加工系统由8台计算机数控机床(CNC)、1辆轨道 式自动引导车(RGV)、1条RGV直线轨道、1条上料传送带、1
智能RGV的动态调度策略
智能RGV的动态调度策略作者：张肖肖楠姜博文来源：《科学与财富》2019年第07期摘要：RGV 是一种无人驾驶且有固定轨道的轨道式自动引导车，智能RGV的动态调度问题在智能加工系统中尤为重要。
本文采用Hamilton圈算法、改良圈算法、泊松分布模型给出RGV动态调度策略的最优化模型。
我们将如何进行RGV动态调度使每班次连续工作8小时生产的物料尽可能多的问题，转化为如何进行RGV动态调度使8台CNC各进行一次物料加工所需时间最小的问题，进而转化为网络优化求最短路径的问题。
最终通过MATLAB编程求出使每班次连续工作8小时生产物料尽可能多的RGV动态调度模型。
关键词：Hamilton圈算法;泊松分布模型;动态调度1.引言RGV是当代智能加工系统中的一种无人操作驾驶的智能车，智能加工系统可以进行一道工序、两道工序的物料加工作业以及在故障发生概率为的前提下排除故障后，再次进行两道工序的物料加工。
2.对一道工序情况的分析4.总结通过MATLAB软件结合RGV 动态调度、Hamilton圈算法、改良圈算法、泊松分布模型等模型及算法针对动态问题提出不同的最优解方案，这种方案可以充分的利用于解决生活中的旅行商和最优解问题，便于找到最优路径，来解决问题。
参考文献：[1] 智能化生产和实训执行系统技术参数要求_百度文库，https：///view/16b31412a55177232f60ddccda38376bae1fe042.html ，2018.9.8.[2] 机器人自动上下料包装系统KR-LSP370_誉洋工業智能网，http：///Portal/Product/detail/id/20 ，2018.9.15.[3] CNC加工时间_百度文库，https：///view/02e1833183c4bb4cf7ecd157.html， 2011.5.1.[4]刘次华.随机过程（第四版）[M].武汉：华中科技大学出版社，2008.[5]汪晓银，周保平.数学建模与数学实验[M].北京：科学出版社，2013.[6]卓金武.MATLAB在数学建模中的应用[M].北京：北京航空航天大学出版社，2017.。
全国数学建模竞赛题目A,B
2018高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目<请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”）A题车道被占用对城市道路通行能力地影响车道被占用是指因交通事故、路边停车、占道施工等因素,导致车道或道路横断面通行能力在单位时间内降低地现象.因为城市道路具有交通流密度大、连续性强等特点,一条车道被占用,也可能降低路段所有车道地通行能力,即使时间短,也可能引起车辆排队,出现交通阻塞.如处理不当,甚至出现区域性拥堵.车道被占用地情况种类繁多、复杂,正确估算车道被占用对城市道路通行能力地影响程度,将为交通管理部门正确引导车辆行驶、审批占道施工、设计道路渠化方案、设置路边停车位和设置非港湾式公交车站等提供理论依据.视频1<附件1）和视频2<附件2）中地两个交通事故处于同一路段地同一横断面,且完全占用两条车道.请研究以下问题：1.根据视频1<附件1）,描述视频中交通事故发生至撤离期间,事故所处横断面实际通行能力地变化过程.根据问题1所得结论,结合视频2<附件2）,分析说明同一横断面交通事故所占车道不同对该横断面实际通行能力影响地差异.构建数学模型,分析视频1<附件1）中交通事故所影响地路段车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量间地关系.假如视频1<附件1）中地交通事故所处横断面距离上游路口变为140M,路段下游方向需求不变,路段上游车流量为1500pcu/h,事故发生时车辆初始排队长度为零,且事故持续不撤离.请估算,从事故发生开始,经过多长时间,车辆排队长度将到达上游路口.附件1：视频1附件2：视频2附件3：视频1中交通事故位置示意图附件4：上游路口交通组织方案图附件5：上游路口信号配时方案图注：只考虑四轮及以上机动车、电瓶车地交通流量,且换算成标准车当量数.附件3视频1中交通事故位置示意图附件4附件5上游路口信号配时方案本题附件1、2地数据量较大,请竞赛开始后从竞赛合作网站“中国大学生在线”网站下载：试卷专题页面：试卷下载地址：2018高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目<请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”）B题碎纸片地拼接复原破碎文件地拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着重要地应用.传统上,拼接复原工作需由人工完成,准确率较高,但效率很低.特别是当碎片数量巨大,人工拼接很难在短时间内完成任务.随着计算机技术地发展,人们试图开发碎纸片地自动拼接技术,以提高拼接复原效率.请讨论以下问题：1. 对于给定地来自同一页印刷文字文件地碎纸机破碎纸片<仅纵切）,建立碎纸片拼接复原模型和算法,并针对附件1、附件2给出地中、英文各一页文件地碎片数据进行拼接复原.如果复原过程需要人工干预,请写出干预方式及干预地时间节点.复原结果以图片形式及表格形式表达<见【结果表达格式说明】）.2. 对于碎纸机既纵切又横切地情形,请设计碎纸片拼接复原模型和算法,并针对附件3、附件4给出地中、英文各一页文件地碎片数据进行拼接复原.如果复原过程需要人工干预,请写出干预方式及干预地时间节点.复原结果表达要求同上.3. 上述所给碎片数据均为单面打印文件,从现实情形出发,还可能有双面打印文件地碎纸片拼接复原问题需要解决.附件5给出地是一页英文印刷文字双面打印文件地碎片数据.请尝试设计相应地碎纸片拼接复原模型与算法,并就附件5地碎片数据给出拼接复原结果,结果表达要求同上.【数据文件说明】(1)每一附件为同一页纸地碎片数据.(2)附件1、附件2为纵切碎片数据,每页纸被切为19条碎片.(3)附件3、附件4为纵横切碎片数据,每页纸被切为11×19个碎片.附件5为纵横切碎片数据,每页纸被切为11×19个碎片,每个碎片有正反两面.该附件中每一碎片对应两个文件,共有2×11×19个文件,例如,第一个碎片地两面分别对应文件000a、000b.【结果表达格式说明】复原图片放入附录中,表格表达格式如下：(1)附件1、附件2地结果：将碎片序号按复原后顺序填入1×19地表格；(2)附件3、附件4地结果：将碎片序号按复原后顺序填入11×19地表格；(3)附件5地结果：将碎片序号按复原后顺序填入两个11×19地表格；(4)不能确定复原位置地碎片,可不填入上述表格,单独列表.。
2018年数学建模
2018年数学建模摘要：一、引言1.2018 年数学建模竞赛背景2.竞赛对中国高校及学生的意义二、2018 年数学建模竞赛概述1.竞赛时间与地点2.竞赛主题与类别3.参赛队伍与人数三、竞赛过程与挑战1.选题策略与团队协作2.分析问题与提出解决方案3.论文撰写与答辩环节四、获奖情况与优秀案例分析1.各类奖项的获奖情况2.优秀案例展示与点评五、2018 年数学建模竞赛对我国教育的启示1.培养学生的创新思维与实践能力2.提升教师的教育教学水平3.推动数学建模教育的发展与改革六、结论1.总结2018 年数学建模竞赛的亮点与成果2.对未来数学建模竞赛的展望与期待正文：2018 年数学建模竞赛是我国数学教育领域的一大盛事，吸引了来自全国各地高校的众多师生参与。
该竞赛旨在培养学生的创新思维和实践能力，提高教师的教育教学水平，为推动我国数学建模教育的发展与改革做出了巨大贡献。
在2018 年数学建模竞赛中，参赛队伍在选题策略和团队协作方面展现了出色的能力。
面对复杂多样的竞赛题目，各队伍紧密协作，共同分析问题并提出创新性的解决方案。
在论文撰写与答辩环节，选手们充分展示了自己的学术素养和口头表达能力。
2018 年数学建模竞赛共设立了各类奖项，表彰在竞赛中表现突出的队伍。
通过优秀案例分析，我们可以看到选手们在解决问题时所展现出的独特见解和扎实的数学功底。
这些优秀案例为我国数学建模教育提供了宝贵的教学资源，也为其他参赛队伍树立了学习的榜样。
2018 年数学建模竞赛的成功举办，为我国教育界提供了宝贵的启示。
首先，教育工作者应注重培养学生的创新思维和实践能力，将理论教学与实际应用相结合。
其次，教师应不断提高自己的教育教学水平，以满足新时代人才培养的需求。
最后，各级教育部门应加大对数学建模教育的支持力度，推动数学建模竞赛的发展与改革。
总之，2018 年数学建模竞赛的成功举办，展示了我国数学教育的成果和潜力。
基于改进遗传算法的RGV的动态调度
随着智能技术的崛起，制造企业纷纷采用自动化智能加工系统来提高物料生产率。
有轨制导车辆（Rail Guided Vehicle ，RGV ）是延轨道运行的自动车，其可以连接多个物流结点，具有快速、配置简单、便于维护的特性，因此可以取代配置相对复杂而且机动性差的输送机系统。
本文以2018年全国数学建模竞赛B 题为基础，结合RGV 对一道加工工序的操作流程设计单序响应算法，然后通过遗传算法得到最优化结果。
1智能加工系统操作流程根据2018年全国数学建模竞赛B 题附件给出的内容，绘制智能加工系统的作业流程图（见图1）。
基于改进遗传算法的RGV 的动态调度文章编号：1674-9146(2019)01-073-03刘晓宇，林铠，宋传承收稿日期：2018-11-07;修回日期：2018-12-08作者简介：刘晓宇（1997-），女，江苏连云港人，在读本科，主要从事通信工程研究，E-mail ：1620650025@ 。
（南京邮电大学，江苏南京210023）2RGV 调度优化策略2.1单序响应算法基于贪心选择算法的思想[1]，假设这13个物料分配的RGV 花费的总时间最短时，整体一个班次RGV 的动态调度即是最优的。
记一段时间内的加工物料总个数为m 。
图1智能加工系统作业流程图1）初始令m =13，利用贪心选择算法，制定13个加工物料的RGV 初始调度策略。
在CNC#i 发出需求信号后，若RGV 运行到CNC#i 处的时间小于当前其他CNC 发出的需求信号的剩余时间，那么RGV 就先响应CNC#i 。
2）在RGV 响应CNC#i 后，将响应的CNC 编号记录在path 矩阵中。
此时其他CNC 发出需求信号，RGV 一律不响应，但会记录该时间段内发出需求信号的CNC 编号。
3）当RGV 完成对CNC#i 进行清洗作业后，优先选择已记录离自己最近的CNC 响应。
若等效距离点上的两个CNC 同时发出需求信号，RGV 优先响应奇数编号的CNC 。
数学建模2018年题目
数学建模2018年题目
2018年全国大学生数学建模大赛的题目包括：
1. 共享单车调度优化：这是一个关于如何优化共享单车的调度和投放的问题，目标是使得市民能够更加方便地使用共享单车，并减少乱停乱放现象。
要求建立一个数学模型来描述这个问题，并使用实际数据进行验证和优化。
2. 股市预测与投资策略优化：针对某支股票的历史交易数据，建立一个数据分析模型，以预测未来一段时间内的股票价格，并在此基础上制定投资策略。
需要收集并清洗数据，然后建立一个数据分析模型。
3. 高温作业专用服装设计：在高温环境下工作时，人们需要穿着专用服装以避免灼伤。
服装通常由三层织物材料构成，记为I、II、III层，其中I层与外界环境接触，III层与皮肤之间还存在空隙，将此空隙记为IV层。
需要将体
内温度控制在37ºC的假人放置在实验室的高温环境中，测量假人皮肤外侧的温度。
以上信息仅供参考，如需更多数学建模相关的题目和资料，建议登陆数模论坛等数学建模相关的平台或微信公众号。
2018年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目B题
问题B 智能RGV的动态调度策略图1是一个智能加工系统的示意图，由8台计算机数控机床（Computer Number Controller，CNC）、1辆轨道式自动引导车（Rail Guide V ehicle，RGV）、1条RGV直线轨道、1条上料传送带、1条下料传送带等附属设备组成。
RGV是一种无人驾驶、能在固定轨道上自由运行的智能车。
它根据指令能自动控制移动方向和距离，并自带一个机械手臂、两只机械手爪和物料清洗槽，能够完成上下料及清洗物料等作业任务（参见附件1）。
图1：智能加工系统示意图针对下面的三种具体情况：（1）一道工序的物料加工作业情况，每台CNC安装同样的刀具，物料可以在任一台CNC上加工完成；（2）两道工序的物料加工作业情况，每个物料的第一和第二道工序分别由两台不同的CNC依次加工完成；（3）CNC在加工过程中可能发生故障（据统计：故障的发生概率约为1%）的情况，每次故障排除（人工处理，未完成的物料报废）时间介于10~20分钟之间，故障排除后即刻加入作业序列。
要求分别考虑一道工序和两道工序的物料加工作业情况。
请你们团队完成下列两项任务：任务1：对一般问题进行研究，给出RGV动态调度模型和相应的求解算法；任务2：利用表1中系统作业参数的3组数据分别检验模型的实用性和算法的有效性，给出RGV的调度策略和系统的作业效率，并将具体的结果分别填入附件2的EXCEL表中。
表1：智能加工系统作业参数的3组数据表时间单位：秒系统作业参数第1组第2组第3组RGV移动1个单位所需时间20 2318RGV移动2个单位所需时间33 4132RGV移动3个单位所需时间46 5946CNC加工完成一个一道工序的物料所需时间560 580545CNC加工完成一个两道工序物料的第一道工序所需时间400 280455CNC加工完成一个两道工序物料的第二道工序所需时间378 500182RGV为CNC1#，3#，5#，7#一次上下料所需时间28 3027RGV为CNC2#，4#，6#，8#一次上下料所需时间31 3532RGV完成一个物料的清洗作业所需时间25 3025注：每班次连续作业8小时。
2018年度数学建模国赛B题
RGV动态调度模型摘要：RGV是智能加工系统的中间环节，控制RGV的动态调度也就是控制了智能加工系统的工作流程。
需要在四种不同的情况下对RGV进行调度分析:单工序、单工序有故障、双工序、双工序无故障。
单工序的情况下建立了三个模型：数学规划模型、单工序分层预测模型、单工序局部最优模型。
数学规划模型将第i件物料的上料时间、下料时间、CNC编号等设为自变量，以RGV的15个初始状态、一台CNC上相邻处理的两件物料的上料时间关系等因素作为约束条件，以最后一件物料的上料时间最小为目标函数。
但因为求解这种模型的程序时间复杂度较高，准确度较低，又建立了单工序分层预测模型和单工序局部最优模型，用算法模拟该智能加工系统的工作流程。
单工序分层预测模型中，RGV每次判断执行请求的次序时，都会预先模拟系统向下选择两次，找到效率最高的一种方案。
单工序局部最优模型是以发出请求的CNC与RGV之间的距离为衡量指标，优先选择距离最近的请求，如果距离一样，优先选择CNC编号为奇数的请求。
三种模型的运行结果表明：系统工作效率由高到低依次是数学规划模型、单工序分层预测模型、单工序局部最优模型。
但是数学规划模型只能算出前88件物料所用时间，8个小时内可以加工的总物料数目只能推测出来，准确度有待验证。
因此判定单工序分层预测模型是三个模型中最优的模型，该模型下得到的第1组、第2组、第3组在8小时内分别可以完成的物料数目为357件、364件、344件。
单工序有故障的情况下，我们在单工序分层预测模型的基础上进行修改。
将1%的故障率转化为每秒钟CNC发生故障的概率，然后产生一个[10,20]间的随机数作为CNC的维修时间，其他算法步骤与无故障的相同。
得到的第1组、第2组、第3组在8小时内分别可以完成的物料数目为307件、336件、319件。
双工序的情况下，我们依然采用局部最优模型。
与单工序不同的是，双工序模型中，当一个物料加工完第一道工序时，发出的请求不是下料而是加工第二道工序。
2018年美赛B题论文
2018年美赛B题论文1. 引言在2018年的美赛B题中，我们着眼于一个重要的问题。
随着社交媒体的兴起，人们越来越依赖在线平台获取信息并进行交流。
然而，我们发现在某些情况下，社交媒体的信息可能受到虚假信息的干扰，从而导致误导和错误的决策。
本文旨在研究如何识别虚假信息，以保护用户免受虚假信息的影响。
2. 方法2.1 数据获取与预处理我们从多个社交媒体平台收集了大量的数据，包括用户发布的文本、图片和视频等。
为了建立一个可靠的数据集，我们使用了一系列的预处理步骤来清洗数据。
具体的预处理步骤包括去除重复数据，删除无效和垃圾数据，以及进行数据格式的规范化等。
2.2 特征提取为了识别虚假信息，我们需要提取一些关键特征来辨别真实信息和虚假信息之间的差异。
我们使用了一些常见的特征提取方法，例如文本的TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和图片的颜色直方图等。
此外，我们还尝试了一些深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），以捕捉更复杂的特征。
2.3 模型建立在本研究中，我们尝试了多种机器学习模型来进行虚假信息的识别。
我们使用了传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest），以及深度学习模型如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等。
通过应用这些模型，我们可以对数据进行分类，并判断每个数据点是真实信息还是虚假信息。
3. 结果与讨论3.1 数据集分析通过对收集到的数据集进行分析，我们发现虚假信息的分布是不均匀的。
其中一些虚假信息采用了巧妙的手段来隐藏自身的真实性，使其在初步分析阶段很难被识别出来。
然而，我们还是能够从整个数据集中提取一些关键特征，并将其用于模型的训练和测试。
3.2 模型评估我们使用了交叉验证和评估指标来评估我们的模型的性能。
通过与一个包含真实和虚假信息的测试集进行比较，我们的模型在准确性、召回率和精确率等方面表现出了较好的结果。
2018年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛（CUMCM）国家一等奖优秀论文C题目论文.doc
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： C我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：（隐去论文作者相关信息等）日期： 2012 年 9 月 10 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：脑卒中发病环境因素分析及干预摘 要：脑卒中逐渐威胁人们的生活，本文主要针对脑卒中发病病例信息和受病环境因素进行统计分析，从实际数据结果加深对脑卒中的认识，旨在对脑卒中加以预防。
针对问题一，先主要借助于EXCEL 编程及筛选功能、MA TLAB 辅助编程对附件数据进行错误修复及标准化处理，得到2007~2010年期间有效数据的发病年、月、日，然后在EXCEL 中分别按性别、年龄、职业、时间（包括年、月、日）四个字段对发病人数进行统计，并以图、表的形式予以展示，最后总结出脑卒中患者男女性别比为1.17:1、集中患病年龄段为71~80岁、高危职业为农民、存在一定季节性等结论，该问属于一般的数据统计分析模型。
针对问题二，先对患者按照天来统计四年每天的发病人数（共1461条数据），再将气象数据与发病人数按天进行关联构成新的源数据，同时计算每天的气压差、温差，最后以发病率为因变量，以平均气压、最高气压、最低气压、气压差、平均温度、最高温度、最低温度、温度差、平均湿度、最低湿度10个特征为自变量进行多元线性回归，其步骤是先画因变量与自变量的散点图观测它们的关系，再利用SPSS 软件统计所有变量之间的相关性，最后进行多元逐步回归分析。
2018数学建模国赛B题
2018数学建模国赛B题RGV动态调度模型摘要：RGV是智能加工系统的中间环节，控制RGV的动态调度也就是控制了智能加工系统的工作流程。
需要在四种不同的情况下对RGV进行调度分析:单工序、单工序有故障、双工序、双工序无故障。
单工序的情况下建立了三个模型：数学规划模型、单工序分层预测模型、单工序局部最优模型。
数学规划模型将第i件物料的上料时间、下料时间、CNC编号等设为自变量，以RGV的15个初始状态、一台CNC上相邻处理的两件物料的上料时间关系等因素作为约束条件，以最后一件物料的上料时间最小为目标函数。
但因为求解这种模型的程序时间复杂度较高，准确度较低，又建立了单工序分层预测模型和单工序局部最优模型，用算法模拟该智能加工系统的工作流程。
单工序分层预测模型中，RGV每次判断执行请求的次序时，都会预先模拟系统向下选择两次，找到效率最高的一种方案。
单工序局部最优模型是以发出请求的CNC与RGV之间的距离为衡量指标，优先选择距离最近的请求，如果距离一样，优先选择CNC编号为奇数的请求。
三种模型的运行结果表明：系统工作效率由高到低依次是数学规划模型、单工序分层预测模型、单工序局部最优模型。
但是数学规划模型只能算出前88件物料所用时间，8个小时内可以加工的总物料数目只能推测出来，准确度有待验证。
因此判定单工序分层预测模型是三个模型中最优的模型，该模型下得到的第1组、第2组、第3组在8小时内分别可以完成的物料数目为357件、364件、344件。
单工序有故障的情况下，我们在单工序分层预测模型的基础上进行修改。
将1%的故障率转化为每秒钟CNC发生故障的概率，然后产生一个[10,20]间的随机数作为CNC的维修时间，其他算法步骤与无故障的相同。
得到的第1组、第2组、第3组在8小时内分别可以完成的物料数目为307件、336件、319件。
双工序的情况下，我们依然采用局部最优模型。
与单工序不同的是，双工序模型中，当一个物料加工完第一道工序时，发出的请求不是下料而是加工第二道工序。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1. 问题的重述
现有一个智能加工系统，由 8 台 CNC、1 辆 RGV 以及其他附属设备组成。
RGV 能够根据指令与决策，在水平的轨道上自动控制移动的方向和距离，并通
过机械手爪、机械臂等部件完成“上下料”、“清洗作业”等诸多过程。
对于以下三种情况：
①加工过程包含 1 道工序且每台 CNC 都可以进行加工；
2018 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目
（请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”
）
问题 B
智能 RGV 的动态调度策略
图 1 是一个智能加工系统的示意图，由 8 台计算机数控机床（Computer Number Controller，CNC）、
1 辆轨道式自动引导车（Rail Guide Vehicle，RGV）、1 条 RGV 直线轨道、1 条上料传送带、1 条下
于某个物料的加工，是否发生故障，故障发生的时间，以及故障排除时间这三个
随机变量。
本文拟构建一般性的规划，理清系统内部的机理关系。然后，通过提出不同
的原则，编写算法，解决该规划问题；并通过“基于蒙特卡洛的学习算法”，比
较、检验不同原则的优劣。
3. 模型的假设与符号的说明
3.1 模型的假设
（1）生料的供应是无限的。
这样的规划是一个 NP 问题，无法通过传统的方法求解，所以进而寻求模拟的方
法求得局部最优解。
本文选取了“就近原则”——构造时间代价函数，
“FIFO 原则”——考虑各
台 CNC 的等待时间，以及“HRRN 原则”——将时间代价与等待时间进行综合
考虑，分别对情况一进行了模拟。事实上，每种原则的结果相同：第一组数据加
RGV 为 CNC2#，4#，6#，8#进行一次上下料所需时间。
4
Step 2.
基于上述符号的定义，可以得到：
()
− ≥ 0 + 2 ,
�
= 0,
≤ 8 × 60 × 60 − 1
其他
（成时间在 8 小时终止以前，那么物料
的时刻，记为 .
此外，物料加工时间记为0 ，清洗时间记为1 ，第台机床“上下料”时间记
()
为2 .
()
2
⎧(1)
�2 ,
=
⎨ (2)
�2 ,
⎩
mod( ) ≠ 0
2
.
mod( ) = 0
2
(1)
(2)
其中，2 为 RGV 为 CNC1#，3#，5#，7#进行一次上下料所需时间，2 为
基于多原则比较和蒙特卡洛模拟的 RGV 动态调度模型
摘要
本文从规划模型、多原则求解的角度，综合了蒙特卡洛模拟与机器学习的思
想，研究了由 8 台 CNC、1 辆 RGV 以及其他附属设备组成的智能加工系统的动
态调度问题，并给出了不同工序情况下的具体调度方案。
针对情况一：单工序的作业流程较为简单。首先，利用规划的各个约束条件，
8. 考虑到机床安放的位置关系——偶数号码机床位于系统左侧，奇数号码机床
位于系统右侧——则 RGV 从机床移动到机床的时间为：
+ 1
+ 1
⎧ 0,
��
�−�
�� = 0
�
2
2
�
�
+ 1
+ 1
� ,
��
�−�
�� = 1
� 1
2
2
=
⎨
+ 1
+ 1
刻画了 RGV 在 CNC 之间的运动过程、单个物料的加工过程、
“上下料”时 RGV
手爪的旋转过程、清洗作业的过程、RGV 移动至下一个机床进行加工的过程等
等。此外，还刻画了物料加工与运送的“唯一性”，以及利用 0-1 变量构造的目
标函数。规划的目的是，在给定的时间内，使得加工出的物料数量最多。然而，
过程。
此外，双工序流程中各台 CNC 所负责的工序也是不确定的；因此，本文对
256 种工序布局方案，结合三种选取原则，进行了遍历。得到的结果是：第一组
数据的各台 CNC 最优工序分配为 1-2-1-2-1-2-1-2，三种原则结果一致，最终加工
出 253 件物料；第二组数据的各台 CNC 最优工序分配为 2-1-2-1-2-1-2-1，
（2）两个步骤，周而复始，直至 8 个小时
结束。
4.1.2 单工序的调度模型
考虑到模型的一般化问题，此处本文拟利用规划的方法，寻找并构建各台
CNC 以及生产物料的数量关系。
1. RGV 在 CNC 之间运动时间的刻画
不妨设，现有任意两台 CNC，分别记作，，其中 = 1, 2, …, 8; = 1, 2, …,
在情况（1）中，物料加工程序仅由一道工序组成。其中，每台 CNC 安装同
样的刀具，而物料可以在任意一台 CNC 上加工完成。
纵观整个单工序的加工过程，可以发现，当某台 CNC 完成加工，即完成“生
料→熟料”的过程时，便处于等待状态，并向 RGV 发出需求信号。当 RGV 移动
至该 CNC 正前方时，连续完成下述步骤：
统可加工完成的物料数量级为 102，所以准备 103 个生料一定足够。因此，参数
取值范围可以取为 = 1, 2, …, 1000.
相对应地，将尚为生料的 被 RGV 放入号机床（“上料”过程完成）的时
刻，记为 ；将已加工为熟料的 被 RGV 取出号机床（“下料”过程完成）
378
500
182
RGV 为 CNC1#，3#，5#，7#一次上下料所需时间
28
30
27
RGV 为 CNC2#，4#，6#，8#一次上下料所需时间
31
35
32
RGV 完成一个物料的清洗作业所需时间
25
30
25
系统作业参数
注：每班次连续作业 8 小时。
附件 1：智能加工系统的组成与作业流程
附件 2：模型验证结果的 EXCEL 表（完整电子表作为附件放在支撑材料中提交）
2
（2）不考虑 RGV 转向的时间，即 RGV 从 CNC1#到 CNC2#，从 CNC3#到
CNC4#，从 CNC5#到 CNC6#，从 CNC7#到 CNC8#的时间全部为 0.
（3）上料传送带可以及时将生料运往需要的 CNC 正前方，下料传送带可以
及时将成料运出整个系统。
3.2 符号的说明
表 1
“FIFO
原则”和“HRRN 原则”更优，最终加工出 212 件物料；第三组数据的各台 CNC
最优工序分配为 1-1-2-1-2-1-1-2，
“就近原则”最优，最终加工出 241 件物料。此
外，所有的调度方案均呈现有规律的循环状态。
然后，利用“基于蒙特卡洛的学习算法”，在构造正反馈的前提下“随机”
地尝试以获得更优解。结果反映了，三种原则中的最优原则，已非常接近全局最
请你们团队完成下列两项任务：
任务 1：对一般问题进行研究，给出 RGV 动态调度模型和相应的求解算法；
任务 2：利用表 1 中系统作业参数的 3 组数据分别检验模型的实用性和算法的有效性，给出 RGV
的调度策略和系统的作业效率，并将具体的结果分别填入附件 2 的 EXCEL 表中。
表 1：智能加工系统作业参数的 3 组数据表
时间单位：秒
第1组
第2组
第3组
RGV 移动 1 个单位所需时间
20
23
18
RGV 移动 2 个单位所需时间
33
41
32
RGV 移动 3 个单位所需时间
46
59
46
CNC 加工完成一个一道工序的物料所需时间
560
580
545
CNC 加工完成一个两道工序物料的第一道工序所需时间
400
280
455
CNC 加工完成一个两道工序物料的第二道工序所需时间
符号的说明
符号
说明
单位
RGV 移动个单位所需时间
秒
RGV 从机床移动到机床的时间
秒
号机床所加工的第 个物料
件
0
物料加工时间
秒
1
物料清洗时间
秒
2
()
第台机床“上下料”时间
秒
生料 “上料”完成时刻
秒
生料经过 CNC 的加工成为熟料，而熟料经过 RGV 的清洗成为成料。从 RGV 的
作业过程来看，RGV 首先需要选取一台候选 CNC，然后移动至该 CNC，放入生
料，取出熟料，再将熟料进行清洗使之变为成料（包括送出系统）——最终 RGV
将进入下一轮选择 CNC 的阶段。
生料
熟料
图 1
成料
情况（1）物料的形态演化
工完成了 383 件物料，第二组数据加工完成了 360 件物料，第三组数据加工完成
了 393 件物料。并且，调度的方案全部为 1→2→…→8→1→… 此外，第三组数
据的系统效率最高，为 49.125 件/h.
针对情况二：双工序的作业流程十分复杂。首先，在情况一的基础上，对规
划的各个约束条件进行修正；并着重刻画了 RGV 移动至下一个机床进行加工的
料传送带等附属设备组成。RGV 是一种无人驾驶、能在固定轨道上自由运行的智能车。它根据指令
能自动控制移动方向和距离，并自带一个机械手臂、两只机械手爪和物料清洗槽，能够完成上下料
及清洗物料等作业任务（参见附件 1）
。
图 1：智能加工系统示意图
针对下面的三种具体情况：
（1）一道工序的物料加工作业情况，每台 CNC 安装同样的刀具，物料可以在任一台 CNC 上加