第一種情況大致思路： 每秒判斷各個CNC的狀態，若工作完成或者是出於空閒狀態下則向RGV發出一個請求。同時，RGV每秒判斷自己的狀態（上下料、移動、閒置、清洗等），如果是處於閒置狀態，則啓用調度算法，把目前在閒置的CNC做一個全排列，計算把他們都換上料所花的時間。得到最優方案後再決定這次給誰上料，同時切換狀態。
第二種情況大致思路： 大致與上面的相同，還是每秒判斷各種狀態，再特殊時段啓用調度算法決定去哪，不過這裏是雙工序，所以需要在初始確定一種刀片分配方案。這裏用循環直接枚舉出所有的分配方案，每一種在仿真八個小時（實際上就是幾秒，不顯示界面的話）得到一個分數，選擇最好的一種分配方案。這裏對於某一種確定的分配方案，我們在調度的時候，選擇把空閒的一號刀片CNC與二號刀片CNC放在兩個列表中，也是對兩個列表做一個全排列，並計算交錯運行的間隔時間，找到最短方案。（比如1 2 是一號刀片 3 4 5是二號刀片 因爲一個長一個短，全排列後也無法正好一個一號一個二號全上一次料，所以我們以短的那組作爲上下料的數目 這裏第一個列表長度是2 第二個是3 所以計算兩對即可，去一個一號工序的，去一個二號工序的；再去一個一號，再去另一個二號；計算過程中所有CNC的等待時間），因爲我們兩個列表都做了全排列，且取較短的那個，所以可以窮舉所有情況：比如最終採取1 4 2 5，然後在完成1 4之前就不再變動，當1 4 完成後，重新啓用調度算法，對剩下的空閒CNC再算一次，決定當前狀態下怎麼抉擇最好。
第三種情況大致思路： 這裏我們啓用了一種智能的調度算法，框架大體同上，只是讓RGV每時每刻都處於一個接收命令的狀態，所以命令列表就是所有的CNC，而非空閒的CNC了。對所有CNC進行全排列，計算去哪一個花費的時間少。並直接過去，如果此CNC未完成工作就繼續等待。在完成一個工作後，立馬計算當前狀態下應該前往哪一個CNC那裏。雙刀片類似。
2018年數學建模國賽B題代碼 本代碼實現的是一個仿真模型，並在優化模型中使用了智能化的小車
具體代碼太長，已經上傳到Github：https://github.com/xiaoDragon/-2018-mathematical-modeling-competition-Question-B