2018数模国赛B题（3.1）完整实现代码

4.3第三种具体情况的求解

4.3.1故障判断和维修时间的确定模型

针对第三种具体情况，我们首先确定故障判断和维修时间的实现。

对于故障判断，我们选择为每一个CNC工作的时刻生成一个从0到100的随机数a，如果生成的随机数a<1，即该时刻会发生故障。

而对于维修时间，我们同样采用了随机数的方法，生成了一个从600到1200的随机数b，b代表该次维修所花的秒数。

4.3.2基于智能RGV动态过程的改进模型

在这个模型中，我们对RGV与CNC赋予了更多的智能，使得它们能够识别故障行为。具体过程为：当利用贪心算法确定最优解时，我们会进行最优解是否故障的判断，如果判断为真，则跳过该解，重新进行利用贪心算法确定优解的步骤。如果判断为假，则按照4.1,4.2的模型继续进行调度。当调度过程进行至上下料完成时刻，我们会对CNC进行一次故障判断，如果判断为真，则进入维修操作，如果判断为假，则重新进行利用贪心算法确定优解的步骤。算法流程图如下图所示：

图7

对于这种模型，我们进行了C++的代码实现，得到了RGV的调度策略和系统的作业效率。针对结果，我们发现故障的发生基本服从泊松过程，且故障发生之后调度策略会发生极大的变化，而产量也会下降，与我们的预期相同。

/*-----