基于多Agent分布制造調(diào)度方法研究
【圖文】:
該算法在復(fù)制、交叉、變異之后產(chǎn)生的個體中選擇適應(yīng)度最好的個體作為下一代種群,經(jīng)過若干代的遺傳進化操作,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體適應(yīng)度的計算與評價過程,因其計算負擔(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)化機制的融合、優(yōu)化結(jié)構(gòu)的互補和優(yōu)化操作的結(jié)合,使兩種算法的搜索能力相互補充,增強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)度問題的特點和需求,算法中個體的評價負擔(dān),由地理上分布的、自治的智能實體共同承擔(dān),充分利用了多Ageni的分布并行計算能力。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,實現(xiàn)資源的動態(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,智能代理參與遺傳計算過程,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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