基于多agent的柔性作业车间预先/重调度系统研究

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调度是一些任务如何在机器上进行安排能使目标函数达到最优的问题。调度的复杂性、调度环境的不确定性和调度任务的动态性使调度变得越来越困难,为了更好地处理这种形势,调度系统必须具有较强的鲁棒性、可伸缩性和适应性。柔性作业车间调度问题减少了机器约束,增加了问题的复杂性,更加接近实际工作环境,具有重要的理论价值和工程意义。   预先/重调度方法是解决动态调度问题常用的方法,它结合了完全反应调度和鲁棒性调度方法的优点并克服它们的缺点,既具有快速响应动态多变的外部环境能力又具有一定的鲁棒性的特质。受到影响的工件重调度思想又大大降低了重调度执行过程中的转换成本,更好地实现了系统的优化和保证了系统的稳定性。   多agent系统的基本思想是将复杂的系统进行分解,通过协商机制解决问题。由于它的动态灵活性和适应性,越来越成为生产调度系统研究中的重要方法之一。本文在研究多agent和多agent系统理论基础之上,设计了基于多agent的柔性作业车间调度系统,将调度系统中的物理实体工件、工序和机器映射成为agent,通过agent之间的协商产生调度方案。从这个意义上讲,协商策略对调度系统性能具有举足轻重的地位,本文是在传统的合同网协议基础之上进行了扩展,支持多对多协商机制,更加有效地完成了agent之间的协作。   本文利用离散事件仿真方法,基于java语言在eclipse平台上实现调度系统仿真。采用多目标策略,以平均滞后为主要目标,工件总加工时间、平均流程时间和机器利用率为次要目标对调度方案进行多角度分析。首先通过预先调度协商策略产生预先调度方案,并与Jain的遗传算法进行比较,证明多agent方法的有效性。在预先调度方案的基础之上,考虑了动态调度环境的三类干扰,机器故障、急件到达和工件取消,分别设计基于agent的干扰处理策略,并以预先调度目标和开始时间背离为目标进行仿真实验,与传统的right-shift方法进行比较,证明方法的优异性。本文提出的基于多agent的柔性作业车间预先/重调度系统更好地满足了车间调度系统的动态性、集成性、智能性和实用性的要求。
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