【摘要】： 調(diào)度可以定義為若干個(gè)任務(wù)在一些機(jī)器上進(jìn)行加工,“如何按時(shí)間對(duì)機(jī)器和物力等資源進(jìn)行安排”使某些目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最優(yōu)。由于現(xiàn)代制造系統(tǒng)的零部件構(gòu)成復(fù)雜、生產(chǎn)周期長、基本為訂單生產(chǎn)和任務(wù)多變,使得運(yùn)行環(huán)境越來越充滿了不確定性、動(dòng)態(tài)性和復(fù)雜性,這些特點(diǎn)組合在一起,使調(diào)度變得更加困難,個(gè)性化的市場(chǎng)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。為了處理這種不斷增長的不確定性和復(fù)雜性,調(diào)度系統(tǒng)必須具有較強(qiáng)的適應(yīng)性、魯棒性和可伸縮性。為了滿足這些條件,本文在現(xiàn)有人工調(diào)度特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,利用分布式人工智能理論,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了這個(gè)基于多Agent技術(shù)的車間智能調(diào)度系統(tǒng)。 本文首先分析了車間調(diào)度的基本問題,介紹了智能體系統(tǒng)(Multi-Agent System)結(jié)構(gòu)模型和多Agent之間的協(xié)作機(jī)制以及適合于分布式控制的合同網(wǎng)模型。在傳統(tǒng)調(diào)度系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,本文建立了一套基于多個(gè)智能體系統(tǒng)的車間調(diào)度系統(tǒng)模型,系統(tǒng)的智能化通過招標(biāo) 投標(biāo)過程來體現(xiàn),系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性、多目標(biāo)優(yōu)化性、全局最優(yōu)化性通過一套獎(jiǎng)罰制度和綜合評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)來具體實(shí)現(xiàn)。車間調(diào)度系統(tǒng)模型以任務(wù)Agent、設(shè)備Agent和協(xié)調(diào)管理Agent為基本單元。以任務(wù)Agent招標(biāo),設(shè)備Agent競標(biāo),協(xié)調(diào)管理Agent裁定的方式進(jìn)行調(diào)度。協(xié)調(diào)管理Agent還負(fù)責(zé)儲(chǔ)存調(diào)度記錄,實(shí)現(xiàn)調(diào)度的智能化。 文章在對(duì)“利用對(duì)多智能體在調(diào)度系統(tǒng)中的應(yīng)用”進(jìn)行了系統(tǒng)分析后,利用面向?qū)ο蟮乃枷?使用C++作為腳本語言,在VC6.0+WindowsXP的平臺(tái)下,開發(fā)出了符合系統(tǒng)要求的多智能體系統(tǒng)。通過把整個(gè)系統(tǒng)細(xì)分、模塊化以后,建立了一個(gè)消息傳遞、處理平臺(tái),設(shè)計(jì)了AgentSprite、AgentEvent、AgentMessage、ManagerAgent、ResourceAgent、MessageBusAgent、TaskAgent、EstimateAgent、MonitorAgent等Agent類,這個(gè)平臺(tái)的設(shè)計(jì),充分考慮了通用性和可移植性,可以把它作為一個(gè)通用的多智能體平臺(tái),通過修改它的知識(shí)庫、規(guī)則庫,就能很方便的移植到其他需要判斷的應(yīng)用中。
【圖文】：

§5-5 本章小結(jié)本章描述了本系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)，，設(shè)計(jì)了程序的藍(lán)圖。對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了精確的描述，為程序編碼階段直接翻譯成 c++語言打下基礎(chǔ)。圖 5.13 系統(tǒng)主界面Fig5.13 The main interface of
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號(hào)】：TH164

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 薛立功;基于多智能體的數(shù)字制造軟件平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D];武漢理工大學(xué);2011年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前4條

1 劉賀;基于目標(biāo)滿意度的多目標(biāo)調(diào)運(yùn)過程仿真研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

2 馬士鳳;分權(quán)模式下基于招投標(biāo)的生產(chǎn)計(jì)劃與控制問題研究[D];江蘇科技大學(xué);2011年

3 尹惠杰;基于多智能體的高速公路的控制與管理應(yīng)用研究[D];華南理工大學(xué);2012年

4 常志會(huì);基于招投標(biāo)機(jī)制的車間作業(yè)計(jì)劃與控制問題研究[D];江蘇科技大學(xué);2012年

本文編號(hào)：2625587