29、高效调度规则在车间作业调度中的开发与分析

高效调度规则在车间作业调度中的开发与分析

1. 引言

调度在各类环境中都不可或缺,尤其是在车间作业环境里,其重要性更为凸显。与传统制造系统相比,车间作业涉及更为复杂的生产体系。车间作业本质上是在一段时间内将共享资源分配给多个作业,即“m 台机器和 n 个作业”的场景,并非所有作业都需经过所有机器,也并非所有机器都要处理所有作业。每种作业类型都有其预先设定的生产顺序,在一组依据各种作业和机器参数指定的机器上完成生产过程。车间中多种作业类型会根据需求到达,并利用车间内的可用资源并行处理。为满足客户需求,实现更好的绩效,合理调度作业,即把握好作业的数量和时间,至关重要。企业通常会依据自身更看重的目标函数,采用多组优先调度规则(PDRs)来安排作业顺序,因此分析 PDRs 的可行性和改进空间显得尤为必要。

2. 文献综述

调度在全球各行业中是日常常用的决策过程。工业环境中的诸多因素会影响生产绩效和产出,所以调度在未来仍将具有重要意义。由于各行业存在多方面差异,难以制定通用的调度规则。不过,许多工业问题可以通过车间作业调度来建模,因此选择合适的绩效指标对于优化车间作业至关重要,不同的绩效指标会导致不同程度和类型的优化。有效利用有限资源,可确保实现最大绩效;而调度不当会造成资源闲置,包括机器和作业的闲置,进而导致人力利用不足,使企业遭受重大损失,增加产品总成本。车间作业调度问题(JSSP)是典型的组合 NP 难优化问题。

针对作业处理顺序的排序,已经有了关于各种调度规则和程序的全面讨论。调度规则根据不同的绩效指标有多种分类,例如基于处理时间、基于交货日期、多种规则组合以及既不基于处理时间也不基于交货日期的规则。研究人员发现可以将所有绩效指标整合到一个规则中,因此提出了

同步定位地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数专用工具箱,尤其适用于算法开发仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达视觉传感器)的建立应用、特征匹配数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波粒子滤波)、图优化框架(如GTSAMCeres Solver)以及路径规划避障策略。通过项目实践,参者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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