基于多Agent的复合模型求解自适应QoS机制

在基于网络的分布式系统应用基础上,分析了大型复杂问题复合模型协作求解的过程特征描述,提出基于多Agent 的领域问题协作求解的主动控制策略,探讨了用户交互Agent、系统主控Agent、协作Agent以及模型Agent和数据Agent等复合模型协作求解的4种Agent类型。应用多Agent层次结构,提出一种复合模型协作求解的自适应QoS体系结构,通过实现复合模型协作求解的主动调度规划算法对其进行了验证,支持分布式网络环境下实现模型资源和数据资源的共享,以提高协同计算环境分布式问题协作求解的运行效率和服务质量。     

基于GPGP协同机制的多Agent车间调度方法研究

车间调度作为车间制造系统的重要组成部分,影响着整个车间制造系统的敏捷性和智能性.但是,由于资源和工艺约束的并存,使得车间调度成为一类NP-hard问题.基于静态的智能算法与动态的多Agent思想,提出了一种结合通用部分全局规划(generalized partial global planning,GPGP)机制与多种智能算法的多Agent车间调度模型,设计了从"初始宏观调度"到"微观再调度"的大规模复杂问题的调度步骤,并构建了一个柔性强且Agent可自我动态调度的仿真系统.同时,从理论上总结了GPGP基本协同机制的策略,实现了二级多目标优化调度.最后使用DECAF仿真Agent软件模拟了车间调度的GPGP协同机制,并与CNP,NONE机制进行了比较.结果表明,所提出的模型不仅提高了调度的效率,而且降低了资源的损耗.     

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。     

一种适用于Internet的实时多Agent系统模型

提出了一种基于Agent to Agent架构的,适用于Internet环境的实时多Agent系统模型。重点阐述了该模型中Agent之间的协作方式、调度策略和任务执行的控制策略,并介绍了采用的实时Agent通信语言和通信机制。     

基于上下文赌博机的自适应实时车间调度

传统的多Agent车间调度方法使用单一调度规则, 忽略了生产环境变化对调度规则适用性的影响, 导致调度结果欠佳. 本文针对该问题提出一种自适应实时车间调度方法, 通过上下文赌博机对工件调度过程进行类比建模. 经过若干回合学习的上下文赌博机模型能够依据生产环境制定调度决策, 获得优异的调度结果. 最后, 通过仿真实验验证了提出方法的有效性.     

基于Agent的分布式动态作业车间调度

Agent技术是分布式工业系统建模的一种重要方法．本文对Agent及多Agent技术进 行了简要总结,综述了Agent技术在制造作业车间调度中的应用研究概况,提出了一种基于 合同网协议投标机制的多Agent分布式动态作业车间调度方案．     

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。     

以多Agent系统为架构的实时调度模型

构建了一个适用于柔性作业车间(FJSP)调度的实时模型,将车间加工设备和作业封装为Agent,通过Agent之间的招投标实现实时调度。采用了虚拟货币机制来构造实时调度模型,该机制可使交货期紧张的作业拥有更高的优先级选择加工机器,使调度方案在满足实时性的同时得到优化;模型还引入急件插入机制,在处理紧急任务时可在尽量减少对其他任务干扰的前提下顺利实现对紧急任务的调度。与其他同类调度模型相比,提出的模型在实时性、调度质量上和用户满意度上都拥有其独特优势。     

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。     

多Agent系统的协作及强化学习算法研究

研究了多Agent环境下的协作与学习.对多Agent系统中的协作问题提出了协作模型MACM,该模型通过提供灵活协调机制支持多Agent之间的协作及协作过程中的学习.系统中的学习Agent采用分布式强化学习算法.该算法通过映射减少Q值表的存储空间,降低对系统资源的要求,同时能够保证收敛到最优解.     

多智能体的角色与结构设计分析

角色是面向Agent软件开发方法研究中的一个重要抽象概念。文中认为角色是连接多Agent系统(MAS)微观模型与宏观模型的桥梁,角色与Agent之间的动态性有利于刻画多Agent系统的结构和行为模型。RoboCup是多Agent系统研究的一个很好的平台。建立一支成功的机器人足球队需要很多领域的知识,合理的模型结构和Agent之间的协调与协作是RoboCup比赛中赢球的关键所在。协调与协作是多Agent系统研究的重要课题。     

需求驱动的主动网构实体聚合

从主动服务、需求驱动、自主聚合的角度,提出了需求驱动的主动网构实体聚合模型.在该模型中,主动网构实体形成服务Agent,这些服务Agent主动发现需求并向需求聚集.针对同一需求聚集形成的服务Agent群,通过机制设计、协商、协作最终形成能够满足需求的多Agent系统.为了实现服务Agent对需求的发现和识别,构造了一个功能本体,包括特定领域的功能描述以及功能分解模式.为了实现服务Agent的协作,提出了需求驱动的自动机制设计,并给出了一种基于公平原则的协作模型——重心模型.最后得出由聚合产生的多Agent系统规格表示.     

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。     

基于强化学习的智能车间调度策略研究综述

智能制造是我国制造业发展的必然趋势,而智能车间调度是制造业升级和深化“两化融合”的关键技术。主要研究强化学习算法在车间调度问题中的应用,为后续的研究奠定基础。其中车间调度主要包括静态调度和动态调度;强化学习算法主要包括基于值函数和AC（Actor-Critic）网络。首先,从总体上阐述了强化学习方法在作业车间调度和流水车间调度这两大问题上的研究现状;其次,对车间调度问题的数学模型以及强化学习算法中最关键的马尔可夫模型建立规则进行分类讨论;最后,根据研究现状和当前工业数字化转型需求,对智能车间调度技术的未来研究方向进行了展望。     

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。     

Job shop scheduling—A systematic approach

A systematic analysis of shop performance versus different scheduling rules is presented in this paper using a computer simulation model of a conventional job shop as a basis. The simulation model is used to identify dependent parameters such as shop load and service distribution for a set of scheduling rules. These conditions should represent different existing shop conditions. Six different scheduling rules and two different performance measures were used in the analysis. A complete statistical analysis and categorization of the simulation results were performed which produced some interesting anticipated as well as unanticipated results.     

多Agent系统DOLTRI—Agent中的通信及其安全机制

本文介绍了一个基于Internet的信息检索多Agent系统DOLTRI－Agent内多个Agent间的通信框架及其安全机制。主要论述各个Agent间相互通信所采用的通信语言,通信协议以及信息交换和相互合作的方法,在此基础上提出了一种多Agent系统安全通信模型。     

基于多Agent的应急协同Petri网建模及协同检测

针对应急事件处置过程中的多组织协同问题,提出多Agent应急协同的Petri网模型定义,研究Agent内部Petri网基本结构及多Agent的协同交互Petri网建模,并给出了应急协同Petri网模型的协同检测算法。最后以某单位氯气泄漏应急事件处置过程为例,建立了应急协同Petri网模型,并进行协同检测及分析,验证方法有效性和实用性。     

基于联合博弈的多Agent学习

在研究Q-Learning算法的基础上,将博弈论中的团队协作理论引入到强化学习中,提出了一种基于联合博弈的多Agent学习算法。该算法通过建立多个阶段博弈,根据回报矩阵对阶段博弈的结果进行评估,为其提供一种有效的A-gent行为决策策略,使每个Agent通过最优均衡解或观察协作Agent的历史动作和自身当前情况来预测其所要执行的动作。对任务调度问题进行仿真实验,验证了该算法的收敛性。