基于多Agent的車間調(diào)度方法研究.pdf

1、隨著信息技術的發(fā)展，舊的生產(chǎn)模式已經(jīng)不適應現(xiàn)代先進制造的要求，大規(guī)模信息制造系統(tǒng)的研究成為了當前的熱點。車間調(diào)度作為整個制造系統(tǒng)的核心，直接影響到產(chǎn)品的制造能力、產(chǎn)品開發(fā)的周期以及生產(chǎn)產(chǎn)品的成本等。有效的車間調(diào)度方法和優(yōu)化技術的研究與應用，是實現(xiàn)先進制造和提高車間生產(chǎn)效益的基礎和關鍵。Agent具有智能性、自治性等許多優(yōu)良特性，為解決現(xiàn)代制造系統(tǒng)的車間調(diào)度問題提供了一種新的有效方法。 本文將著眼點放在基于多Agent的車間調(diào)度模

2、型和調(diào)度算法研究上。通過建立一個基于多Agent的制造車間調(diào)度模型，提出集成多Agent和混合遺傳算法的調(diào)度機制和調(diào)度策略，并通過ILOG組件對所提出的調(diào)度方法進行了實例驗證。 首先，建立基于多Agent的車間調(diào)度模型。該模型以車間管理Agent、任務Agent、資源Agent和協(xié)商Agent作為四類基本組件。在分析Agent結構的優(yōu)缺點基礎上，提出了混合型的Agent體系機構。同時，為滿足Agent自主決策和交互的需要，設計各

3、類Agent的內(nèi)部模型，提出基于多Agent的車間調(diào)度機制和調(diào)度策略。 其次，分析車間調(diào)度優(yōu)化方法現(xiàn)狀，總結他們應用的局限性，提出了一種可應用于車間調(diào)度問題的混合遺傳算法。該算法將遺傳算法和模擬退火算法相結合，充分發(fā)揮遺傳算法良好的全局搜索能力和模擬退火算法的有效避免陷入局部最優(yōu)并最終趨于全局最優(yōu)的特性，重點研究了混合遺傳算法的詳細設計過程。 最后，本文對混合遺傳算法的應用進行了研究。利用ILOG優(yōu)化工具在Visual