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基于多Agent的多型号生产调度技术研究

李敬花  
【摘要】: 生产调度系统是近十余年来CIMS领域的研究热点之一,但对于复杂的多型号生产至今还没有实用的系统出现。本文结合国防科工委项目“支持ERP的军工企业PTM2系统”,在深入分析生产调度优化方法与人工智能技术的国内外研究现状基础之上,针对多型号企业的多型号交叉并行生产、共享关键资源的压力以及环境的不确定性,提出了基于多Agent的多型号生产调度系统中若干关键技术的解决方案,在此基础上开发了MPPSS系统。 研究支持多型号生产调度运行模式的Agent模型表达与建立方法。针对多型号生产的特点,将单型号内部的MRPII/OPT扩展到整个多型号企业,提出基于二级协调的多型号生产调度运行模式,以便更有效地控制企业内部的计划;提出基于多Agent的多型号生产调度系统模型,使复杂的多型号生产调度问题得以分解和简化,并为进一步有效集成其它优良的调度策略和算法建立一个支撑平台。 研究基于ECNP的协作规划方法。分析多型号之间的协作规划过程,提出多型号协作规划的协调模型和协调过程模型,将主控协调和自主协调有效地结合起来,满足了多型号并存生产的要求;建立基于ECNP的协调机制;提出基于多Agent协调的多型号任务分配方法,采用招/投标的形式,通过任务的管理者与执行者之间的协调实现多型号任务分配,并对任务分配问题模型、招/投标协调策略及协调算法等展开探讨和研究,给出了在多型号并存环境下,在信息不完全的条件下进行任务分配的有效方法;建立了外部协作计划模型,并运用遗传算法优化外部协作计划的生成。 研究资源受限多型号调度优化方法。为解决资源受限多型号调度问题(resource-constrained multi-project scheduling problem,RCMPSP)中的最小化工期问题,给出了问题的网络模型和数学模型,并提出了一种基于混合遗传算法的求解方法,该方法分两个阶段进行:首先采用串行SGS方法产生一组可行解,该过程可视为遗传算法解的初始化;然后对这组可行解采用遗传算法进行优化,以得到次优解或者近似最优解。 研究多型号资源能力平衡方法。针对不同型号间资源冲突问题,提出基于遗传蚁群融合算法的多型号资源能力平衡方法。该方法前过程(在最佳点a点之前)采用遗传算法进行一定步数迭代求解,充分利用遗传算法的快速性、随机性、全局收敛性,其结果是生成有关问题的初始信息素分布。算法


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