智能RGV动态调度策略研究与实现

资源摘要信息:"全国大学生数学建模竞赛B题-基于强化学习的智能 RGV 动态调度策略（论文+源码）" 知识点： 1. 数学建模：数学建模是一种通过建立数学模型来解决实际问题的方法。在这里，数学建模用于解决智能加工系统中无人驾驶的智能自动引导车RGV的动态调度问题。 2. 强化学习：强化学习是机器学习的一个重要分支，主要研究如何在环境中做出决策来最大化某个累积奖励。在本项目中，强化学习被用于制定RGV的动态调度模型和求解算法。 3. 动态调度策略：动态调度策略是一种根据当前环境和任务情况动态调整调度计划的策略。在本项目中，RGV需要根据其观测到的环境因素进行决策，这就需要动态调度策略。 4. Python编程：Python是一种广泛使用的编程语言，具有强大的数据处理和可视化能力。在这里，Python被用于搭建可视化系统仿真环境，并基于此环境制定动态调度模型和求解算法。 5. 无人驾驶：无人驾驶是一种不需要人工干预就能进行驾驶的技术。在这里，智能自动引导车RGV就是一种无人驾驶设备，其调度过程需要通过动态调度算法来实现。 6. 智能RGV：智能RGV是指集成了智能技术的自动引导车，能够根据环境和任务情况做出自主决策。在本项目中，智能RGV通过动态调度算法进行工作。 ***C数控机床：CNC数控机床是一种使用数字信息控制的自动化机床。在这里，CNC数控机床是智能加工系统的主要设备，其加工流程需要通过动态调度算法进行优化。 8. 系统仿真：系统仿真是一种使用计算机模拟实际系统的行为的技术。在这里，系统仿真用于验证动态调度模型和算法的有效性。 9. 静态环境与动态环境：静态环境是指环境因素不随时间变化的环境，而动态环境是指环境因素随时间变化的环境。在本项目中，智能加工系统存在三种情况：静态环境、复杂动态环境和引入故障机制的动态环境。 10. 故障机制：故障机制是指系统在运行过程中可能出现的各种故障。在本项目中，系统引入了CNC故障机制，使得RGV需要随时进行重调度。 以上就是全国大学生数学建模竞赛B题-基于强化学习的智能 RGV 动态调度策略（论文+源码）中所涉及的主要知识点。