2018年数学建模竞赛B题：智能RGV调度策略研究与实现

资源摘要信息:"本资源为2018年全国大学数学建模竞赛B题的详细解决方案，题目标为RGV（rail guided vehicle，即导轨车辆）调度策略。资源包含一份完整的可编辑Word格式论文文档和一组对应的Matlab源代码。通过该资源，参赛者可以深入理解如何运用数学建模解决实际问题，尤其是如何对工业自动化中的物料搬运系统进行优化调度。此外，该资源还获得了国家一等奖和国家二等奖的肯定，不仅体现了研究的深度和广度，也代表了国内在该领域的高水平研究。 在Word论文文档中，研究者详细描述了问题背景、模型构建、数据处理过程以及最终的模型求解过程。文档通常会包括模型的建立、假设条件、参数设定、求解策略以及模型的验证和灵敏度分析等关键内容。论文中的数据处理过程对读者来说尤为重要，因为它是理解研究者如何从原始数据出发，应用统计分析和数学建模技术来提炼信息，并最终服务于模型构建的基础。 Matlab源代码部分则为读者提供了实际操作和验证理论的工具，通过代码的运行可以直观地看到模型的执行过程和结果。Matlab作为一种强大的数值计算和工程绘图软件，广泛应用于工程和科学领域，尤其在数学建模、数据可视化以及算法实现方面有其独特优势。研究者通过编写Matlab程序，实现了对RGV调度策略的模拟与优化，为现实世界中复杂的工业自动化物料搬运系统提供了理论依据和技术支持。 资源中提到的RGV调度策略是一个典型的运筹学和优化问题，属于物流与供应链管理领域。RGV作为自动化物流系统中的重要组成部分，其调度效率直接影响到整个生产线的运作效率和生产成本。本资源对于工程技术人员和学生来说，不仅是一份宝贵的竞赛参考资料，更是深入学习和理解物流系统优化问题的优秀案例。 由于资源中涉及到的题目和解决方案均获得了国家奖项的认可，因此该资源在学术价值和应用价值方面都具备较高的水准。对于即将参加数学建模竞赛的学生和教师，该资源将是一份不可多得的参考资料；对于从事相关行业工作的工程技术人员，本资源提供的优化策略和编程思路也有着重要的借鉴和应用意义。" 【以下为对资源中包含的标签的详细解释】 - matlab：资源中包含的Matlab源代码是解决RGV调度问题的核心工具，它不仅能够帮助用户模拟调度过程，还可以通过编写相应的算法来优化调度策略。 - 毕业设计：这份资源可以作为毕业设计的参考，特别是在自动化、工业工程、运筹学等专业的学生中，用以解决实际工程问题。 - 软件/插件：资源中的Matlab代码可以被看作是一种特殊的软件或插件，它能够针对特定的问题（如RGV调度）提供解决方案。同时，Word论文文档作为一种编辑工具，也为研究者提供了展示和交流研究成果的平台。