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基于多Agent協(xié)調(diào)和局部尋優(yōu)的炭塊倉(cāng)儲(chǔ)天車調(diào)度模型研究與應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2021-08-06 18:06
  智能倉(cāng)儲(chǔ)是鋁用炭素企業(yè)實(shí)施智能工廠的重要組成部分,天車無(wú)人化則是智能倉(cāng)儲(chǔ)的核心內(nèi)容,通過(guò)智能調(diào)度和控制,為天車作業(yè)實(shí)現(xiàn)無(wú)人化植入了大腦。天車作業(yè)調(diào)度決定了庫(kù)區(qū)天車作業(yè)是否順暢及作業(yè)效率。針對(duì)炭塊倉(cāng)儲(chǔ)中天車作業(yè)的無(wú)序性、突發(fā)性、搶占性,以及部分作業(yè)需要人工介入的特點(diǎn),提出一種基于多Agent協(xié)調(diào)和局部尋優(yōu)的天車調(diào)度模型,并成功運(yùn)用于生產(chǎn)實(shí)踐中。 

【文章來(lái)源】:輕金屬. 2020,(11)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】:6 頁(yè)

【部分圖文】:

基于多Agent協(xié)調(diào)和局部尋優(yōu)的炭塊倉(cāng)儲(chǔ)天車調(diào)度模型研究與應(yīng)用


轉(zhuǎn)運(yùn)站基本配置方式

模型圖,天車,模型


Agent技術(shù)和多Agent系統(tǒng)是目前學(xué)術(shù)和工程領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),在越來(lái)越廣泛的領(lǐng)域得到了應(yīng)用[10],本文研究了目前調(diào)度算法在實(shí)際應(yīng)用中的不足,針對(duì)炭塊倉(cāng)儲(chǔ)中天車調(diào)度的特點(diǎn),提出一種基于多Agent協(xié)調(diào)和局部尋優(yōu)的調(diào)度模型。整個(gè)多Agent調(diào)度模型分為任務(wù)管理Agent、庫(kù)位管理Agent、分析處理Agent、輸送設(shè)備Agent、天車設(shè)備Agent,以及數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制Agent幾個(gè)部分,如圖2所示。任務(wù)管理Agent:管理任務(wù)模型,并對(duì)任務(wù)的創(chuàng)建、執(zhí)行、結(jié)果全生命周期進(jìn)行跟蹤,根據(jù)任務(wù)優(yōu)先級(jí)進(jìn)行任務(wù)的動(dòng)態(tài)分配。任務(wù)管理Agent接收來(lái)自地面輸送設(shè)備或人工的夾塊信號(hào),對(duì)信號(hào)的有效性進(jìn)行判斷和分析,自動(dòng)生成對(duì)應(yīng)任務(wù),并對(duì)任務(wù)執(zhí)行的各環(huán)節(jié)和步驟進(jìn)行細(xì)致的管理,控制任務(wù)的等待時(shí)間和執(zhí)行時(shí)間,將執(zhí)行信息通過(guò)展示界面實(shí)時(shí)反饋給管理人員。

流水,優(yōu)先級(jí),任務(wù)類型,天車


從圖3可以看到,在1個(gè)小時(shí)內(nèi),總共完成了7次搬運(yùn)作業(yè),包括兩次生塊下線,三次生塊編組,一次熟塊解組,一次熟塊組裝,期間有一次沖突避讓(任務(wù)類型為“天車移動(dòng)”),任務(wù)優(yōu)先級(jí)較高的生塊下線和熟塊組裝在10分鐘內(nèi)完成,優(yōu)先級(jí)較低的生塊編組和熟塊解組在15分鐘內(nèi)完成,符合現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)的正常節(jié)奏,保證了生產(chǎn)過(guò)程的連續(xù)性和穩(wěn)定性。4 結(jié) 語(yǔ)

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[3]基于Agent的智能制造系統(tǒng)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)度機(jī)制研究[J]. 黃騰霄,唐敦兵,張海濤,許超.  機(jī)械制造與自動(dòng)化. 2017(06)
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本文編號(hào):3326235

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