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基于多智能体的车间调度系统研究

郑旭栋  
【摘要】: 调度可以定义为若干个任务在一些机器上进行加工"如何按时间对机器和物力等资源进行安排"使某些目标函数达到最优。现代调度的复杂性,特别是由于现代制造系统的运行环境越来越充满了不确定性,系统的制造任务经常动态变化,这些不确定性、动态性和复杂性组合在一起,使调度变得更加困难,为了处理这种不断增长的不确定性和复杂性,调度系统必须具有较强的适应性、鲁棒性和可伸缩性。本文采用了多智能体(Multi-agent)的方法设计了一种新的基于组合拍卖的生产车间智能调度系统。 本文首先分析了车间调度的基本问题,当今的研究现状,基于此我们认为随着调度研究的深入,调度算法必然会进一步与生产实践相结合,向着集成化、动态化、高效化、智能化、实用化的方向发展。 多智能体系统理论(multi - agent system, MAS)是分布式人工智能技术( distributed artificial intelligence, DAI)的重要分支。它的基本思想是把大的复杂系统转化成小的、可以实现相互通信的、能够彼此协调工作的自治系统。由于它充分体现了人类的智能,具有强大的灵活性和适应性,非常适合开放动态的世界环境,因而越来越受到人们的重视,目前已经成为分布式人工智能技术研究的热点。本文简要介绍了智能体技术和多智能系统。并且采用多智能体的方法设计了一种新的生产车间智能调度系统。多智能体车间调度系统由四个智能体组成,分别为车间调度智能体,任务分配智能体,车间资源智能体以及拍卖智能体。当调度任务被车间管理人员输入系统后,系统通过这四个智能体的交互和合作,共同完成调度任务,然后输出调度结果。 在基于多智能体的生产调度系统中,资源分配、调度策略和系统目标都要通过智能体之间的协商才能实现。从这个意义上讲,协商策略严重影响着调度系统的性能。传统的多智能体调度系统多采用合同网的方式。合同网具有动态分配资源及平衡负载的能力,但是也存在通信量大、性能可预测性差、“近视”和分配结果优化差等不足。本文采用了拍卖的方式来进行生产调度系统中的协商,具体采用的是组合拍卖的方式。论文介绍了组合拍卖的基本知识,然后详细说明了如何将组合拍卖用于车间调度的协商,提出了一个基于组合拍卖的车间调度算法。 最后,通过一个仿真例子说明了本论文所设计的多智能体生产调度算法拥有较小的平均产品延迟率,并且可用于解决考虑运输时间和运输成本的情况,更贴近生产实际。 本文所提出的基于组合拍卖的多智能体车间调度系统为更好满足车间调度的集成化、动态化、高效化、智能化、实用化的要求提供了一种途径。


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