协作企业制造过程多Agent调度建模技术

构建了面向订单的基于WWW协作企业制造过程模型。通过车间调度的多Agent协作流程,建立车间调度多Agent实体的UML描述方式。采用合同网协议,把交货时间、生产成本和设备利用率等作为多Agent投标时的性能指标,形成分布式产品调度动态处理模型。最后通过一个实例来验证多Agent调度建模技术的可行性。     

分布式GIS的多Agent系统建模与实现

将Agent技术引入到分布式GIS领域，提出了一个面向分布式GIS的多Agent系统模型，为分布式GIS的研究和开发提供了一种新的方法．首先设计了系统的体系结构，将分布式GIS系统中的Agent分成三类：Facilitator，GIS功能Agent和接口Agent，并给出了GIS Agent的结构和特征以及Agent之间的通信机制；然后采用DCOM技术和多线程技术，实现了一个空间多Agent系统的原型，并对其中的关键技术(同步技术、Agent的调度、Agent的强制终止等)进行了分析和探讨．     

柔性作业车间调度的多Agent协商策略

柔性作业车间调度问题是经典作业车间调度问题的扩展。为此,提出一种新的基于招投标的多Agent协商调度策略,并研究各Agent协商时的价格函数。系统主要由工件Agent和机器Agent组成,工件Agent通过招投标的方式,选择合适的机器完成加工任务,机器Agent按照市场机制通过自由竞争获得工件的加工权,根据基于规则的调度策略处理工件。用Java设计仿真实验程序,并通过实验验证所提价格协商函数的有效性。     

飞机地面作业调度MAS开发平台的设计与实现

研究归纳了飞机地面作业调度的工作任务和程序.飞机地面作业调度是典型的NP难问题,针对此问题建立了一种多Agent体系结构和一种新颖的多Agent调度算法DSAFO.利用这种结构和算法,设计并实现了以JADE为基础结构的用户友好的面向任务的飞机地面作业多Agent系统开发平台Agsap.该平台使用用户定义的资源、数据接口和任务流图自动创建以任务流为导向的飞机地面服务多Agent资源调度系统.     

一种优化的多Agent相关任务并行调度算法

讨论了在多Agent系统中多组作业的并行调度问题，提出了一个描述多组作业推进速度的指标——调度效率和一种优化的多Agent相关任务并行调度算法——多Agent相关任务均衡 压缩调度算法(MADTBCSA)。以调度效率作为调度的标准，通过追求多组作业的均衡推进，来达到有效利用Agent时间的目的，同时利用静态压缩算法，进一步压缩调度长度，提高了Agent的利用率。     

一类基于多Agent和分布式规则的敏捷生产调度

Agent范例为解决制造系统的敏捷生产调度问题提供了一条新途径,如何构建敏捷生产调度多Agent系统结构和Agent间的协调与生产调度机制,成为一个亟待解决的课题.本文阐述了一类基于多Agent和分布式规则构建敏捷生产调度的方法.首先通过基于功能分解的方法,给出了管理、资源和工件等三类Agent基本组件组成的分布式多Agent调度系统结构、Agent组件基本结构及定义.其次,利用基于分布式规则的方法,建立了Agent间的协调策略和调度机制,实现了敏捷生产调度.最后给出了应用此方法的调度仿真实验结果.     

二维协同工作空间的并发操作加锁协议

提出一种用于在二维工作空间中协同作业的并发操作加锁协议和相应的锁调度算法,协议采用悲观锁,以抽象的二维空间为并发操作的对象,支持任意锁粒度,具有无死锁性质．加锁协议和算法存一个实时分布式协同绘图系统中实现．协议的实现采用多Agent系统模型。将面向Agent的程序设计中Agent的情绪值的概念用于控制锁的释放和调度,支持并发操作者之间的主动协同和细粒度感知．     

基于Agent的混合流水车间动态调度系统

针对敏捷制造调度环境的不确定性、动态性以及混合流水车间（HFS）调度问题的特点,设计了一种基于多Agent的混合流水车间动态调度系统,系统由管理Agent、策略Agent、工件Agent和机器Agent构成。首先提出一种针对混合流水车间环境的插值排序（HIS）算法并集成于策略Agent中,该算法适用于静态调度和多种动态事件下的动态调度。然后,设计了各类Agent间的协调机制,在生产过程中所有Agent根据各自的行为逻辑独立工作并互相协调。在发生动态事件时,策略Agent调用HIS算法根据当前车间状态产生工件序列,随后各Agent根据生成的序列继续进行协调直到完成生产。最后进行了发生机器故障、订单插入情况下的重调度以及在线调度等动态调度的实例仿真,结果表明对于这些问题,HIS算法的求解效果均优于调度规则,特别是在故障重调度中,HIS算法重调度前后的Makespan一致度达97.6%,说明系统能够灵活和有效地处理混合流水车间动态调度问题。     

基于Multi-agent的分布式电梯故障诊断系统的研究

采用基于分布式人工智能的思想,将多Agent技术引入电梯故障诊断领域,分析了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程;研究讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断系统中Agent之间的调度协同求解方法和机制;给出了知识共享与重用的方法;建立了一种分布式多Agent诊断系统结构及其原型系统;通过在电梯故障诊断的应用仿真,提高了故障诊断的实时性、准确性和整体性能。     

基于多Agent技术的油田智能防汛系统

本文分析了基于多Agent的决策调度在防汛系统中应用的可行性，给出了多Agent防汛决策调度系统的设计方案和软硬件体系结构．通过在油田防汛决策支持系统中的应用，说明多Agent的体系结构降低了复杂任务的协作难度，实现了分布式智能处理，提高了决策调度的能力。     

分布式车间调度优化算法研究综述

在分布式制造环境下, 分布式车间调度着重研究工件在工厂间的合理分配以及各工厂内的合理加工顺序, 以实现调度指标的最优化. 分布式车间调度的研究具有重要的学术意义和应用价值, 已成为生产调度领域的热点. 对 此, 围绕分布式并行机调度、分布式流水线调度、分布式作业车间调度、分布式装配调度和分布式柔性车间调度等问题, 重点综述分布式调度优化算法方面的代表性成果, 介绍分布式调度的若干应用, 最后指出有待于进一步研究的若干方向和内容.

     

Group shops scheduling with makespan criterion subject to random release dates and processing times

This paper deals with a stochastic group shop scheduling problem. The group shop scheduling problem is a general formulation that includes the other shop scheduling problems such as the flow shop, the job shop and the open shop scheduling problems. Both the release date of each job and the processing time of each job on each machine are random variables with known distributions. The objective is to find a job schedule which minimizes the expected makespan. First, the problem is formulated in a form of stochastic programming and then a lower bound on the expected makespan is proposed which may be used as a measure for evaluating the performance of a solution without simulating. To solve the stochastic problem efficiently, a simulation optimization approach is developed that is a hybrid of an ant colony optimization algorithm and a heuristic algorithm to generate good solutions and a discrete event simulation model to evaluate the expected makespan. The proposed approach is tested on instances where the random variables are normally, exponentially or uniformly distributed and gives promising results.     

A bio-inspired mobile agent-based integrated system for flexible autonomic job shop scheduling

This paper presents a bio-inspired mobile agent-based integrated system for flexible autonomic job shop scheduling. The system matches the autonomic system architecture, inspired by the autonomic nervous system and proposed by the IBM, and has the IBM-defined fundamental self-managing properties, so that it can manage itself with little human intervention. The system conforms to the IEEE FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents) standard. Therefore, the interoperability between agents of the system and agents from many active heterogeneous FIPA compliant agent platforms can be ensured. The system supports the execution of C/C++ mobile agent codes. Thus, it is applicable to a variety of applications, especially for distributed mechatronic and embedded systems. In addition, since the system is composed of agents, including stationary and mobile agents, the system has a high scalability and flexibility to integrate and adopt various scheduling models and algorithms for different scheduling requirements. An overall architecture of the system and critical implementation details about the agency and agents in the system are presented in this article. An energy saving job shop scheduling example is used to validate one autonomic property of the system.     

相关工件车间调度问题的拓扑算法

针对加工装配型离散制造企业实际生产的特点,提出了一类用于表示工序之间偏序关系的相关工件车间调度问题。为了利用已有的求解表示工序之间的线序关系的传统车间调度算法求解相关工件车间调度问题,设计了一种拓扑算法,该算法能够将工序之间的偏序关系转化为线序关系,将相关工件车间调度问题转化为传统的车间调度问题,通过实证研究,结果表明了拓扑算法是可行和高效的。     

基于约束满足的Job-Shop调度算法研究

文章在分析Job-Shop调度问题的基础上,引入约束满足方法来研究Job-Shop的调度问题。首先建立基于CSP的JSS模型,然后针对该模型设计了调度算法框架,仿真结果证明该调度算法是可行和有效的。     

周期性和事件驱动的JobShop滚动调度策略

为了适应加工的连续性及环境的变化，借用了预测控制中的滚动优化思想提出了周期性和事件驱动的滚动调度策略。调度算法将遗传算法和分派规则相结合，以此来处理与操作序列有关的工件安装时 间和工件到期时间约束的复杂调度问题。     

A CONNECTIONIST METHOD TO SOLVE JOB SHOP PROBLEMS

A novel framework to solve job shop scheduling problems is proposed based on connectionist ideas of distributed information processing. In this approach, each operation of a given job shop problem is considered to be a simple agent looking for a position in time, such that all its time and resource constraints are satisfied. Each agent considers the current time position of its constraint neighbors to gradually change its own position to reach this goal. All agents together form a recurrent dynamical system which either self organizes after some iterations to a feasible schedule or fails to do so depending on the constrainedness of the problem. By gradually increasing the constrainedness through decreasing the allowable overall processing time for a valid schedule, better and better solutions are found up to the point where no further improvements can be made. The proposed distributed algorithm is simple, easy to implement, fast, and scalable and can be used to find near-optimal schedules within several seconds.     

Optimizing distributed no-wait flow shop scheduling problem with setup times and maintenance operations via iterated greedy algorithm

Nowadays, distributed scheduling problem is a reality in many companies. Over the last years, an increasingly attention has been given to the distributed flow shop scheduling problem and the addition of constraints to the problem. This article introduces the distributed no-wait flow shop scheduling problem with sequence-dependent setup times and maintenance operations to minimize makespan. A mixed-integer linear programming (MILP) is to mathematically describe the problem and heuristic procedures to incorporate maintenance operations to job scheduling are proposed. An Iterated Greedy with Variable Search Neighborhood (VNS), named IG_NM, is proposed to solve small and large instances with size of 4,800 and 13,200 problems, respectively. Computational experiments were conducted to evaluate the performance of IG_NM in comparison with MILP and the most recent methods of literature of distributed flow shop scheduling problems. Statistical results show that in the trade-off between effectiveness and efficiency the proposed IG_NM outperformed other metaheuristics of the literature.     

考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题研究

分析生产车间的实际生产状况,建立了考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型,该模型考虑了以往柔性作业车间调度问题模型所没有考虑的工件在加工机器间的移动时间,使柔性作业车间调度问题更贴近实际生产,让调度理论更具现实性。通过对已有的改进遗传算法的遗传操作进行重构,设计出有效求解考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题的改进遗传算法。最后对实际案例进行求解,得到调度甘特图和析取图,通过对甘特图和析取图的分析验证了所建考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型的可行性和有效性。     

基于Hopfield神经网络的作业车间生产调度方法

该文提出了基于Hopfield神经网络的作业车间生产调度的新方法.文中给出了作业车 间生产调度问题(JSP)的约束条件及其换位矩阵表示,提出了新的包括所有约束条件的计算能 量函数表达式,得到相应的作业车间调度问题的Hopfield神经网络结构与权值解析表达式,并 提出相应的Hopfield神经网络作业车间调度方法.为了避免Hopfield神经网络容易收敛到局部 极小,从而产生非法调度解的缺点,将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,使Hopfield 神经网络收敛到计算能量函数的最小值0,从而保证神经网络输出是一个可行调度方案.该文 改进了已有文献中提出的作业调度问题的Hopfield神经网络方法,与已有算法相比,能够保证 神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案.