【摘要】：信息化是各行各業(yè)發(fā)展的趨勢,制造業(yè)也不例外。制造業(yè)的信息化,就是要實現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計數(shù)字化、制造過程數(shù)字化、制造管理數(shù)字化、咨詢服務(wù)數(shù)字化等,即數(shù)字制造。數(shù)字制造目前急需要解決的一個重點和難點在于如何將地域不同、功能各異、形形色色的構(gòu)件有機的結(jié)合在一個平臺上來。多智能體理論(Multi-Agent System, MAS)引入數(shù)字制造領(lǐng)域為上述問題提供了解決的可能。 本文專注于基于多智能體的在分布式環(huán)境下的協(xié)同數(shù)字制造理論與關(guān)鍵技術(shù)。應(yīng)用新的方法,算法,理論與結(jié)構(gòu)在數(shù)字制造的重要環(huán)節(jié)并構(gòu)建和實現(xiàn)了基于多智能數(shù)字制造軟件平臺。只要內(nèi)容如下： (1)對基于Agent和多媒體技術(shù)的協(xié)同設(shè)計與沖突消解策略進(jìn)行了研究。將多智能體技術(shù)應(yīng)用于協(xié)同設(shè)計,構(gòu)建了一個協(xié)同設(shè)計的軟件平臺MICAD (Multi Agent Intelligent Computer Aided Designing);在MICAD平臺上集成了多媒體音視頻技術(shù),解決了以往系統(tǒng)中視頻會議與協(xié)同設(shè)計系統(tǒng)分離,難以實時反應(yīng)協(xié)同環(huán)境的變化等問題；從多個角度研究了協(xié)同設(shè)計中Agent的沖突類型,構(gòu)造了一種沖突消解系統(tǒng)模型,在此模型中構(gòu)造了多個功能Agent對多個設(shè)計Agent發(fā)出的協(xié)調(diào)請求進(jìn)行處理,該模型根據(jù)沖突的特征將其歸類并分別找到合適的沖突消解方案,對未能找到匹配方案的難以消除的復(fù)雜沖突,可以使用MICAD平臺集成的多媒體系統(tǒng),采用人工通過音視頻協(xié)商的策略來解決。 (2)研究了CAPP (Computer aided process planning)的發(fā)展及相關(guān)理論以及如何將遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合多智能體技術(shù)在CAPP系統(tǒng)中實現(xiàn),并設(shè)計實現(xiàn)了基于多智能體技術(shù)的CAPP系統(tǒng)。 (3)對制造車間生產(chǎn)的控制方式、組織結(jié)構(gòu)、競爭與協(xié)作進(jìn)行了研究。將多智能體技術(shù)應(yīng)用于優(yōu)化車間調(diào)度的蜂群算法,設(shè)計了一種基于多Agent技術(shù)的制造車間生產(chǎn)調(diào)度模型,并基于JADE (Java Agent Devloping Enviroment)開發(fā)平臺具體地設(shè)計實現(xiàn)了制造車間調(diào)度系統(tǒng)。 (4)在Fusion方法的基礎(chǔ)上,運用一種新的面向Agent的軟件工程方法O-AOP (Object-Agent Oriented Programming)。應(yīng)用O-AOP,實現(xiàn)了虛擬車間系統(tǒng),對虛擬車間系統(tǒng)分別進(jìn)行了系統(tǒng)分析和系統(tǒng)設(shè)計,給出了系統(tǒng)的詳細(xì)結(jié)構(gòu)。虛擬車間系統(tǒng)的主要功能包括生產(chǎn)計劃排產(chǎn)、生產(chǎn)資源動態(tài)重組和生產(chǎn)狀況實時監(jiān)控。
【圖文】：

如果兩個智能體具有相同級別的優(yōu)先級，則可以采用動態(tài)協(xié)商或其他沖突消解方法進(jìn)行智能體沖突的預(yù)防，多Agent之間可通過反復(fù)協(xié)商得到較好的解決策略。智能體沖突的預(yù)防模型流程如圖2一1所示。 AAAgentiii銀銀行家策略 略 計計數(shù)器減 111計計數(shù)器加 111協(xié)協(xié)商策略 略分分配資源 源 圖2一1智能體沖突預(yù)防流程圖

消解的參考方法和有效建議等。在以事例推理技術(shù)為基礎(chǔ)的沖突消解系統(tǒng)中，相關(guān)性存在于相似事例的檢索結(jié)果效率及其所采取的檢索策略之間。以粗糙集理論為基礎(chǔ)的沖突消解事例推理策略如圖2一2所示，，推理策略中使用粗糙集相關(guān)理論和方法，獲取任務(wù)屬性權(quán)重和檢索索引的優(yōu)先級，通過對制造事例知識庫的處理，完成相似度最大源任務(wù)事例的推理。其推理過程描述如下:首先利用粗糙集中“屬性重要度”理論，判斷制造事例庫中的沖突事例，并計算各智能體特征屬性的權(quán)重;然后利用粗糙集中“知識約簡”的理論，對任務(wù)事例庫的知識進(jìn)行約簡化處理，在此過程中需要找出事例的特征屬性或?qū)傩约a(chǎn)生出對決策結(jié)果具有最大影響程度的結(jié)果;接著以知識約簡化之后的處理結(jié)果為依據(jù)，建立起任務(wù)事例知識庫的檢索索引;并且通過生成的索引號檢索出源事例
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：TH164

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2614162