第一种情况大致思路： 每秒判断各个CNC的状态，若工作完成或者是出于空闲状态下则向RGV发出一个请求。同时，RGV每秒判断自己的状态（上下料、移动、闲置、清洗等），如果是处于闲置状态，则启用调度算法，把目前在闲置的CNC做一个全排列，计算把他们都换上料所花的时间。得到最优方案后再决定这次给谁上料，同时切换状态。
第二种情况大致思路： 大致与上面的相同，还是每秒判断各种状态，再特殊时段启用调度算法决定去哪，不过这里是双工序，所以需要在初始确定一种刀片分配方案。这里用循环直接枚举出所有的分配方案，每一种在仿真八个小时（实际上就是几秒，不显示界面的话）得到一个分数，选择最好的一种分配方案。这里对于某一种确定的分配方案，我们在调度的时候，选择把空闲的一号刀片CNC与二号刀片CNC放在两个列表中，也是对两个列表做一个全排列，并计算交错运行的间隔时间，找到最短方案。（比如1 2 是一号刀片 3 4 5是二号刀片 因为一个长一个短，全排列后也无法正好一个一号一个二号全上一次料，所以我们以短的那组作为上下料的数目 这里第一个列表长度是2 第二个是3 所以计算两对即可，去一个一号工序的，去一个二号工序的；再去一个一号，再去另一个二号；计算过程中所有CNC的等待时间），因为我们两个列表都做了全排列，且取较短的那个，所以可以穷举所有情况：比如最终采取1 4 2 5，然后在完成1 4之前就不再变动，当1 4 完成后，重新启用调度算法，对剩下的空闲CNC再算一次，决定当前状态下怎么抉择最好。
第三种情况大致思路： 这里我们启用了一种智能的调度算法，框架大体同上，只是让RGV每时每刻都处于一个接收命令的状态，所以命令列表就是所有的CNC，而非空闲的CNC了。对所有CNC进行全排列，计算去哪一个花费的时间少。并直接过去，如果此CNC未完成工作就继续等待。在完成一个工作后，立马计算当前状态下应该前往哪一个CNC那里。双刀片类似。
2018年数学建模国赛B题代码 本代码实现的是一个仿真模型，并在优化模型中使用了智能化的小车
具体代码太长，已经上传到Github：https://github.com/xiaoDragon/-2018-mathematical-modeling-competition-Question-B