基于多Agent的运输任务分配系统的研究与开发

运输任务分配是敏捷供应链中一个十分重要的问题。将多Agent技术应用于运输任务分配问题,通过多Agent之间的协商完成运输任务的分配,并在JADE平台开发了一个运输任务分配的原型系统。     

供应链中基于多Agent协商的任务分配机制的研究

对任务分配问题作了形式化描述,并采用协商的方法实现了任务分配,提出了相应的协商协议以及协商算法。通过在JADE平台上开发的基于多Agent协商的运输任务分配原型系统进行了系统仿真。     

基于多Agent的虚拟企业调度研究与实现

针对虚拟企业制造环境的不确定性、动态性和复杂性，运用多Agent技术实现生产调度系统的反应性和智能性．构建了虚拟企业生产调度系统体系结构；通过Agent能力匹配来实现任务分解；采用基于合同网的协商和多属性决策来解决虚拟企业调度问题中的任务分配和协作，利用集成的优化算法来自动处理调度优化问题，并进行了原型系统的开发。     

制造系统中任务分配的自适应Agent模型

为实现在保持高生产率的前提下对环境变化的快速响应,提出一个基于自适应Agent的模型,研究了制造系统中最常见的任务在加工资源上的分配问题。设计了在多智能体系中分别代表加工资源、任务和协调者的三类Agent,以及它们在各自利益驱下所应遵循的行为规则,并采用了局部与全局的双层强化学习机制,以保证整个系统的行为朝着预期的优化方向演化,适应环境的改变。最后,给出了一处以车间调度为背景的仿真示例,在环境变化（如产品需求改变或机器故障）的情况下,系统能够自动地产生满意的任务分配策略。     

基于多Agent和动态逻辑制造单元的车间控制系统研究

根据敏捷化生产的要求，分析车间控制系统的多Agent层次结构，提出动态逻辑制造单元的概念，用于组织车间制造系统资源，实现在动态多变的环境中车间制造系统快速重组，动态重构的能力，研究在动态逻辑制造单元的组织形式下，面向订单的生产调度的实现方法，并给出了车间多Agent系统的软件体系结构。     

基于模糊神经网络的面向Agent制造系统的任务分配决策

首先给出面向Agent制造系统的模型；提出用模糊神经网络的方法，以影响任务分配决策的产品特征因素作为输入，经训练后作为Agent任务分配的决策器；最后的仿真实例验证了其有效性。     

基于多Agent的敏捷制造单元控制系统

针对敏捷制造的需求,本文提出了一种基于多Agent制造单元控制系统的总体结构,并对各Agent的功能与单元控制系统的实现过程进行了详细描述,简单介绍了Agent之间的通信机制.     

集成环境中基于多Agent的时间定额确定方法

对CAPP和生产调度集成环境中的时间定额问题进行了研究,提出了一种基于Agent的时间定额确定方法;采用智能Agent的方法,建立了集成环境中确定时间定的结构模型,将影响定额的因素映射成与工序状态有关的零件Agent和加工方法Agent,以神经网络Agent为计算工具,借助于Agent的判断推理能力,将各因素处理成这神经网络可以识别和接受的数据模式,利用黑板结构处理各Agent之间的信息交互和协同控制,以快速解决工序的时间定额问题。实验表明,只要选择适当的样本,并在系统中不断进行自学习与自组织,就能快速获得准确的工序时间定额。     

集成环境中基于多Agent的时间定额确定方法

对CAPP和生产调度集成环境中的时间定额问题进行了研究 ,提出了一种基于Agent的时间定额确定方法 ;采用智能Agent的方法 ,建立了集成环境中确定时间定额的结构模型。将影响时间定额的因素映射成与工序状态有关的零件Agent和加工方法Agent ,以神经网络Agent为计算工具 ,借助于Agent的判断推理能力 ,将各因素处理成神经网络可以识别和接受的数据模式 ,利用黑板结构处理各Agent之间的信息交互和协同控制 ,以快速解决工序的时间定额问题。实验表明 ,只要选择适当的样本 ,并在系统中不断进行自学习与自组织 ,就能快速获得准确的工序时间定额。     

分散网络化制造环境中多Agent系统的研究

针对分散网络化制造的特点,将多Agent系统引入到分散网络化制造环境中。本文介绍了Agent和多Agent的概念,并研究在网络化制造环境中Agent和多Agent系统的结构特点及表现形式。讨论了多Agent系统的通讯交互机制和协作协商机制。最后,提出了分散网络化制造环境中多Agent系统研究应该集中注意的几个关键性问题,并对分散化环境中多Agent系统的研究作了展望。     

基于协商协议的客户协同设计任务分配

针对客户协同设计任务分配问题,提出了一种基于协商过程的任务分配方法。该方法采用了合同网的思想,利用该方法建立了多步协商过程任务分配模型,并提出了任务招投标协商协议和一种基于综合能力评价的招标决策算法,实现了任务的优化分配。     

基于任务的数控机床模糊可靠性分配方法

在分析现有数控机床可靠性分配技术局限的基础上,针对数控机床加工零件过程的动态性特征,将多阶段任务系统理论和任务可靠性原理结合起来,提出一种基于任务的可靠性分配方法。根据数控机床加工零件总任务的实际情况,建立数控机床的任务剖面层次模型。通过对数控机床元任务层的分析与研究,确定了运行时间、重要程度、复杂程度、技术水平和工作状况5个影响可靠性分配的重要因素。运用模糊集理论,充分考虑到多领域专家的意见和数控机床研发过程的风险性,定义了一种判定模糊真值的函数,给出一种确定隶属度的方法,并建立起数控机床可靠性分配指标体系和权重,以及元任务的模糊评判矩阵。以一个数控机床主加工元任务组为例,证明了该方法的可用性。     

基于混沌蚂蚁的传感器网络分布式任务分配

受蚂蚁的混沌行为和自组织行为启发,提出了一种基于混沌蚂蚁的无线传感器网络分布式任务分配算法,以延长无线传感器网络生命期、节省能量消耗和均衡网络负载,该算法的目标函数考虑了任务能耗和任务执行可靠性。任务分配的优化解通过任务映射、通信路由路径分配和任务分配方案优化3个步骤获得,任务映射由蚂蚁的混沌行为产生,通信路由路径分配由蚂蚁的邻居选择方法确定,用A*算法实现,任务分配方案优化由蚁群的自组织能力实现。通过仿真实验和应用实例比较与分析,表明了该算法能有效地均衡网络负载和延长网络生命期。     

网络化制造执行系统任务分配的研究

介绍了在网络化制造环境下的制造执行系统及任务分配的重要性,并结合联盟企业的特点提出了网络化制造执行系统任务分配的模型。     

基于多分辨率聚类的云制造任务分配

针对云制造环境下用户需求复杂多变和制造资源能力分散异构的特点,为实现制造资源的动态共享与智能分配,提出一种能够在云制造环境下迅速得出需求能力高效匹配的多分辨率聚类任务分配方案。根据任务目标特点选择适应的参数建立反映需求能力匹配程度的聚类距离函数,并以此距离为聚类依据展开多分辨率聚类,随聚类过程将任务分解并分配到相应的资源能力提供者,得出云制造系统中需求能力的多分辨率层次结构,为解决云制造环境下资源的高效配置问题、实现云制造系统中用户需求和资源能力的动态匹配提供了可行结构。通过实例对以上任务分配方案过程进行了详述,并论证了该算法可为充分利用云制造系统中零碎制造能力提供有效途径。     

一种基于平衡原则的多机器人自组织协作方法

本文通过对2个相互之间有资源依赖关系的子任务运行特征分析，发现了子任务进度关系对全局任务进度所带来的影响，由此提出了一种保持机器人个体利益之间相等的多机器人自组织原则：平衡原则，并给出了基于平衡原则的多机器人自组织协作算法。该算法帮助多机器人系统有效地完成了自组织任务分配，使系统取得了良好的运行效果。     

软PLC的网络实时控制系统研究

基于网络的实时控制系统具有较高的实用价值.基于软PLC的网络控制体系结构,对软PLC技术特点,控制系统硬件和软件等进行探讨,分析基于软PLC的网络控制系统的体系结构优点,提出控制系统的一些构建方法,对于促进理论研究与实际应用的结合有现实的意义.     

Real-time task processing method based on edge computing for spinning CPS

Spinning production is a typical continuous manufacturing process characterized by high speed and uncertain dynamics. Each manufacturing unit in spinning production produces various real-time tasks, which may affect production efficiency and yarn quality if not processed in time. This paper presents an edge computing-based method that is different from traditional centralized cloud computation because its decentralization characteristics meet the high-speed and high-response requirements of yarn production. Edge computing nodes, real-time tasks, and edge computing resources are defined. A system model is established, and a real-time task processing method is proposed for the edge computing scenario. Experimental results indicate that the proposed real-time task processing method based on edge computing can effectively solve the delay problem of real-time task processing in spinning cyber-physical systems, save bandwidth, and enhance the security of task transmission.