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《华南理工大学》 2012年
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基于合同网机制的柔性智能车间调度系统建模与仿真

杨萍  
【摘要】:车间调度问题由于其NP-Hard特性,传统集中式的解决方案由于其求解消耗随着问题规模的日渐增长指数级上涨而显得臃肿不堪,而在更切合实际环境的柔性制造环境下更是无法满足其复杂性,动态性,随机性的需求。在这样的背景下,很多学者都开始研究引进更适合问题模型的基于自治与协调的自适应系统。本文在结合分析近代国内外相关研究成果的基础上,以具有柔性生产加工的离散作业制造车间作为研究对象,建立了基于Agent单元和合同网协商机制的自治与协商模型,并为系统模型引入了Q-Learn算法和工序价值评估算法进行局部优化,为柔性车间调度问题提供了有效实用的解决方案。 本文主要内容可概括为: 1.首先针对柔性车间调度问题,对近年来的相关研究成果与发展现状进行简单概括与分析,进而提出本文研究的出发点与意义。 2.针对问题的复杂性、不确定性、多约束多资源互相协调的特点,提出以复杂适应系统(CAS)理论为基础,Agent为基本单元,基于合同网协商机制的柔性车间调度问题的实时调度框架模型。对系统框架进行利弊分析,指出系统骨架的合同网缺乏优化和动态学习的问题。 3.将Q-Learn强化学习算法引进系统模型中的标书评估决策,并根据算法的具体要求对Q-Learn算法的模型进行了详细定义和描述,赋予合同网协议动态智能学习能力。 4.在标书评估过程中提出了工序价值的概念,将系统目标量化为“价值”的形式附加到子任务中,对系统进行局部优化。 5.最后,使用Java+Swarm+Matlab工具,设计和开发了综合的仿真系统,对文中的设计与观点进行仿真测试,为该理论在问题的实际应用上做出可行性尝试。本文对解决柔性制造环境下的车间调度问题提出了一个合理的通过仿真证明其可行性的基于Agent的自治与协商调度方案,在一定程度上推动了该方向对问题的求解研究。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TH186;N945.12

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