發(fā)布時(shí)間：2020-03-23 18:27

【摘要】： 隨著進(jìn)入21世紀(jì)和全球制造時(shí)代的來臨，制造環(huán)境變得更具有動(dòng)態(tài)性和競爭性，個(gè)性化的市場需求和競爭的壓力要求現(xiàn)代制造系統(tǒng)進(jìn)一步向敏捷化、智能化、集成化和全球化方向發(fā)展。隨之而來，調(diào)度作為制造系統(tǒng)的核心功能之一，也需要新的研究和解決方法。 Agent范例具有智能性、自治性及合作能力等許多優(yōu)良的特性，為解決現(xiàn)代制造系統(tǒng)的車間調(diào)度問題提供了一條新的有效途徑。本文針對分布式制造車間調(diào)度系統(tǒng)的需求和特點(diǎn)，建立了多Agent分布調(diào)度系統(tǒng)模型，提出了一種集成多Agent和遺傳算法的混合調(diào)度機(jī)制和調(diào)度策略，開發(fā)了基于多Agent和混合遺傳算法的分布車間作業(yè)調(diào)度軟件原型系統(tǒng)，并對所提出的調(diào)度方法和策略進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。 論文的主要研究工作包括以下幾個(gè)方面。 首先，建立了基于多Agent分布式制造車間調(diào)度系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型。該模型以車間管理Agent、任務(wù)Agent和資源Agent作為三類基本組件，以分布式結(jié)構(gòu)作為系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)框架；同時(shí)，為滿足Agent自主決策與交互的需要，還設(shè)計(jì)、建立了各Agent類的內(nèi)部模型。 其次，提出了基于多Agent和混合遺傳算法的分布調(diào)度機(jī)制和調(diào)度策略。通過將復(fù)雜的分布車間作業(yè)調(diào)度轉(zhuǎn)化為Agent個(gè)體的局部優(yōu)化與多Agent系統(tǒng)的全局優(yōu)化兩類調(diào)度子問題的迭代求解過程，使復(fù)雜的分布調(diào)度問題得以快速、容易地解決。 再次，建立了基于多Agent的分布式制造車間調(diào)度原型系統(tǒng)。應(yīng)用Java語言和分布式對象技術(shù)，，建立了多Agent系統(tǒng)中的智能Agent對象的模型，建立了多Agent系統(tǒng)的通訊模型，完成了軟件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)。 最后，采用基于多Agent和混合遺傳算法的分布調(diào)度機(jī)制，針對常規(guī)情況和有急件、機(jī)器故障等異常情況的分布式制造車間調(diào)度問題，在所開發(fā)的調(diào)度軟件原型系統(tǒng)上進(jìn)行了仿真研究。
【圖文】：

該算法在復(fù)制、交叉、變異之后產(chǎn)生的個(gè)體中選擇適應(yīng)度最好的個(gè)體作為下一代種群，經(jīng)過若干代的遺傳進(jìn)化操作，適應(yīng)度不斷提高，直到滿足終止條件。圖3.4給出了本文設(shè)計(jì)的求解分布式作業(yè)車間Jo卜shop調(diào)度問題的混合遺傳算法流程圖。圖中陰影部分代表種群個(gè)體適應(yīng)度的計(jì)算與評價(jià)過程，因其計(jì)算負(fù)擔(dān)由分布于異地的各智能代理共同承擔(dān)，充分利用了代理的智能性和多代理的并行處理能力，提高算法的搜索能力和適應(yīng)性。上述混合遺傳算法的特色在于，優(yōu)化機(jī)制的融合、優(yōu)化結(jié)構(gòu)的互補(bǔ)和優(yōu)化操作的結(jié)合，使兩種算法的搜索能力相互補(bǔ)充，增強(qiáng)局域搜索能力和克服早熟收斂，削弱了參數(shù)選擇的苛刻性。此外，針對分布式制造車間作業(yè)調(diào)度問題的特點(diǎn)和需求，算法中個(gè)體的評價(jià)負(fù)擔(dān)，由地理上分布的、自治的智能實(shí)體共同承擔(dān)，充分利用了多Ageni的分布并行計(jì)算能力。一35一

在成員車間內(nèi)的局部調(diào)度是通過任務(wù)代理與資源代理基于合同網(wǎng)協(xié)議的協(xié)商方法，實(shí)現(xiàn)資源的動(dòng)態(tài)分配。遺傳算法支持多代理的調(diào)度決策，提供全局的優(yōu)化能力。同時(shí)，智能代理參與遺傳計(jì)算過程，提高了遺傳算法求解問題的能力。圖4.5給出了該多代理調(diào)度系統(tǒng)中各代理的交互關(guān)系的UML圖。昊調(diào)度聲統(tǒng)l坐鯉J「些掣墜」}塵纓1初始化 .....……1.1，，川陽 }}}}}解解解 解 解碼 碼 碼 :::::::::::::::::::::::::T一 Agenttt未 未未一一一一一一一 一一 一件 件件 件 件件件件件件件件 \\\\\、，.廣 廣 111圖4.5多Agent系統(tǒng)中各Agent信息交互圖 Fig.4.5InieractionamongthevariousagentsofMAS
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號】：TP18;TH164

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本文編號：2597096