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多agent的制造執(zhí)行系統(tǒng)設(shè)計方案-預(yù)覽頁

2025-05-22 02:41 上一頁面

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【正文】 22總結(jié)與展望 25 25 25致謝: 25參考文獻: 26附錄: 2734 / 38緒論伴隨著經(jīng)濟全球化的發(fā)展,制造業(yè)的競爭日益激烈,當(dāng)前越來越多的制造企業(yè)通過信息化提高自身綜合競爭力。Agent又稱代理,是一種具有自主性、交互性、反應(yīng)性和主動性的高度自治的實體[1]。調(diào)度作為MES的核心功能之一,其是否合理直接影響到MES在企業(yè)應(yīng)用中的成敗。為了規(guī)范MES系統(tǒng),美國儀表協(xié)會(ISA)編制了ISA95企業(yè)控制系統(tǒng)集成標(biāo)準(zhǔn),在ISA95標(biāo)準(zhǔn)中對MES系統(tǒng)給出詳細定義。 MES國內(nèi)外應(yīng)用現(xiàn)狀MES在發(fā)達國家已實現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)化,其應(yīng)用覆蓋了離散與流程制造領(lǐng)域,并給企業(yè)帶來了巨大的經(jīng)濟效益。國內(nèi)“十五”期間,流程工業(yè)領(lǐng)域MES成為技術(shù)研究突破口,在面向鋼鐵和石化兩個典型流程制造業(yè)中已得到應(yīng)用,開發(fā)出若干自主產(chǎn)權(quán)的MES系統(tǒng)。 車間調(diào)度 車間生產(chǎn)過程的調(diào)度問題,是制造系統(tǒng)統(tǒng)籌、管理、優(yōu)化三項技術(shù)發(fā)展的核心。 基于多Agent的制造執(zhí)行系統(tǒng)多Agent系統(tǒng)(MultiAgent System,MAS)是一種分布式自治系統(tǒng),各Agent之間通過智能行為協(xié)調(diào)自身的知識、目標(biāo)、規(guī)劃,聯(lián)合起來解決特定問題。 本研究課題的主要內(nèi)容隨著企業(yè)向離散生產(chǎn)模式發(fā)展,傳統(tǒng)的運作與管理方式已經(jīng)無法滿足發(fā)展要求,企業(yè)迫切需要采用與之相適應(yīng)的現(xiàn)代生產(chǎn)管理方式。(3) 了解某軟包裝設(shè)備總廠有限公司機加工生產(chǎn)車間的生產(chǎn)流程,并使用某一機型印刷機生產(chǎn)過程中的歷史數(shù)據(jù)對功能模塊進行仿真實現(xiàn),得出仿真結(jié)果并進行分析。后被引入到人工智能、計算機科學(xué)和計算機輔助工程領(lǐng)域,形象的描述了計算機輔助軟件工具的智能作用、地位、以及與人的關(guān)系[9]。 Agent的特性幾乎所有被稱為Agent的軟件或硬件系統(tǒng)都具有以下的特性:(1) 自治性(autonomy):指Agent可以在沒有人或其它Agent的控制下運行,并且對自己的行為和內(nèi)部運行狀態(tài)具有某種控制能力。 今年,隨著計算機科學(xué)與分布式人工智能技術(shù)的發(fā)展,多Agent技術(shù)成為研究熱點,其主要研究不同自治的Agent在動態(tài)環(huán)境下,如果運用交互、合作、競爭、協(xié)商等智能完成復(fù)雜的控制或任務(wù)求解,由于其更能體現(xiàn)人類的社會智能,更加適合開發(fā)、動態(tài)的環(huán)境,所以被廣泛運用于各領(lǐng)域。、能力、=(m, k, a, i, I, s, r, g), 每個分量分別表示力法、知識、屬性、推理機制、語擊、消息操作、消息接受協(xié)議和全局知識。MES的功能由這些Agent及它們之間的通信來實現(xiàn)。 單件小批量生產(chǎn)模式概述 由于制造業(yè)產(chǎn)品種類繁多,將其按照產(chǎn)品的生產(chǎn)穩(wěn)定性及重復(fù)性分為大量生產(chǎn),成批生產(chǎn),單件小批量生產(chǎn)三種類型。對于許多企業(yè)傳統(tǒng)的大批大量生產(chǎn)模式難以適應(yīng)現(xiàn)代市場,于是多品種、單件小批生產(chǎn)逐漸成為其主要生產(chǎn)模式。車間調(diào)度貫穿于企業(yè)的整個生產(chǎn)過程,是車間生產(chǎn)在動態(tài)實時環(huán)境下能夠高效可靠運行的關(guān)鍵。生產(chǎn)計劃要運用不同類型的設(shè)備,如車床、鉆床等,每個設(shè)備在一定時間內(nèi)只能完成某一種特定的加工任務(wù)。在實際車間生產(chǎn)調(diào)度中,工件工序以及設(shè)備選擇是調(diào)度過程中的變量;工件的工藝路線是對變量的約束;加工總流程時間最短、設(shè)備利用率最高等都是生產(chǎn)調(diào)度的目標(biāo)。一些規(guī)則對于某一目標(biāo)來說可能是最好的,但對于其它目標(biāo)就不一定為最優(yōu),因此目標(biāo)不同,采用的規(guī)則也各異。(4)以零件工藝信息為目標(biāo):包括剩余工序數(shù)最少、剩余工序數(shù)最多等。結(jié)合本研究課題所采取的實際數(shù)據(jù),不考慮實際可能存在多臺加工設(shè)備能夠加工同一工序的情況,即不考慮一道工序可在多臺設(shè)備上加工時的設(shè)備選擇問題,但要考慮多道工序競爭一臺設(shè)備時的工件排序問題。i=1,2,……,n;j=1,2,……,Qi; Tij=Fij-Sij。優(yōu)先加工滿足max(1-Rij)的工件,使最長的相對剩余加工時間減小,則可保證各工件的加工進度盡可能均衡。為每臺設(shè)備設(shè)一個調(diào)度指針Lk,其中0<k≤m,始終記錄著該設(shè)備上最后一道工序的結(jié)束時間,初始值設(shè)為0,并對每臺設(shè)備k設(shè)定一個任務(wù)隊列queueTk[][],按先后順序存放每臺設(shè)備上的加工任務(wù),初始化時該隊列為空。 Wij=Sij-Lk。Setp3:求第一個Wij不為零的工序,記為Pbc,若此結(jié)點不是隊列的隊尾,則進入Setp4。車間調(diào)度算法初步排序流程圖如32,調(diào)整排序算法流程圖如33:圖32 初步排序算法流程圖圖33 車間調(diào)度調(diào)整排序算法流程圖 編程采用java語言,如圖34。圖37 算法輸出形式圖 由于本次所采用華鷹軟包裝設(shè)備總廠的仿真數(shù)據(jù)中每道工序只有單一設(shè)備可選,所以編寫程序時假設(shè)每道工序只一臺加工設(shè)備,結(jié)合上述算法和實際數(shù)據(jù),對其進行了編寫簡化,即根據(jù)輸入數(shù)據(jù)算出所有Rij,將每臺設(shè)備所要加工的不同設(shè)備工序作為輸入(工序未排序),通過工序的Rij進行初步排序。圖310 4x4排序結(jié)果甘特圖 實例仿真 表311為華鷹軟包裝設(shè)備總廠有限公司YA800AⅡ型印刷機機頭的部分部件工序、工時、設(shè)備情況:序號零件圖號零件名稱數(shù)量工序1工序2工序3工序41YA800AⅡ心軸20車鉗磨銑901024402YA800AⅡ主軸1車磨——166——3YA800AⅡ肖座1刨車鉗——4臂2刨車鉗—271—5軸襯4車鉗——86——6緊定套座2車銑鉗—474—7YA800AⅡ氣缸尾座2車鉗——73——8YA800AⅡ底板8刨鉗磨—20128—注:上表的工時沿用公司的表示方法,即為方便統(tǒng)計工資。根據(jù)理論算法分析和實例數(shù)據(jù)驗證,可總結(jié)出此調(diào)度功能算法結(jié)構(gòu)簡單,時間復(fù)雜度較小,易于實現(xiàn),通過對實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行驗證,得出算法可行且能夠求得較為滿意的解這一結(jié)論,該調(diào)度算法在傳統(tǒng)的Job Shop車間作業(yè)調(diào)度問題的基礎(chǔ)上,做了一定假設(shè),這些假設(shè)可根據(jù)實際情況加以改變,使之能夠適合企業(yè)復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境,讓其能更好的適合大多數(shù)企業(yè)實際生產(chǎn),提高使用價值。 AgentBuilder介紹AgentBuilder是一套用于構(gòu)建智能Agent的集成開發(fā)工具,它由運行系統(tǒng)(Runtime System)和工具箱(Tools Box)兩部分組成,其中工具箱包括用于管理基于Agent軟件開發(fā)工程的全部工具,例如分析Agent操作領(lǐng)域的工具,設(shè)計和開發(fā)通信Agent的網(wǎng)絡(luò)工具,定義Agent行為的工具,調(diào)試和測試工具等等;運行系統(tǒng)則包括Agent引擎及它提供執(zhí)行Agent軟件的環(huán)境。通過Java語言創(chuàng)建出來的智能Agent,可以在各種各樣的計算機平臺執(zhí)行[23]。AgentBuilder所創(chuàng)建的Agent使用KQML語言通信機制,故其支持KQML所確定的行為。圖42 用AgentBuilder開發(fā)Agent的過程Agent的開發(fā)過程實際上就是定義Agent行為的過程。定義好Agent的行為后,要把Agent程序載入運行Agent引擎(Reticular’s Runtime Agent Engine)中,它是一種高績效的執(zhí)行機制,可以解釋Agent程序,執(zhí)行用戶界面庫和Agent行為庫中的行為。KQML的基本格式如圖43所示:圖43 KQML的基本格式一般地,被發(fā)送的語言段稱為消息,消息的形成就如同一個編碼過程,消息的解釋執(zhí)行則似一個解碼過程。此外,還有一種名為輔助器(Facilitator)的Agent則需完成一些特殊功能,所以它還應(yīng)支持特殊原語的解。同時,實體Agent與知識庫中的規(guī)則(即對象關(guān)系定義系統(tǒng)所給出的實體對象關(guān)系)也由KQML進行傳遞。開發(fā)者還必須確定在解決全局問題時每一個代理和它的作用,然后創(chuàng)建一個框架代理并定義這個代理和別的代理相互作用時的基本特征。AgentBuilder為確定代理的行為規(guī)則、信念、職責(zé)、意圖和代理能力提供了工具,支持用戶接口庫和代理行為庫的創(chuàng)建,建立代理定義文檔。這份文檔和代理行為庫、用戶接口庫確定了代理的行為。雖然在設(shè)計學(xué)習(xí)過程中經(jīng)常遇到問題,但通過與老師、師姐、同學(xué)溝通,查閱相關(guān)文獻等途徑大部分都得到比較滿意的解決。從開始的課題選題、方案設(shè)計,選題的變更,進而進行課題的設(shè)計到最后開始論文寫作,整個過程都傾注了導(dǎo)師的辛勤勞動和大量的心血,在此,謹向我的導(dǎo)師表示最衷心的感謝! 同時,在此要感謝我同組的張芳瑜和蘇橋滿,謝謝你們在程序算法與程序仿真數(shù)據(jù)中所給出的寶貴意見與建議,也感謝你們對我畢業(yè)設(shè)計的指導(dǎo)與幫助。//Pij的工時 double sumTi[] = new double[4]。 //由調(diào)度算法計算sumTij for(int i = 0。 j++) { sumTi[i] += timeij[i][j]。 } } } //計算剩余加工時間 for(int i = 0。 j++) { rij[i][j] = sumTij[i][j]/sumTi[i]。 double M03[] = {, , , }。 int c。 i 4 。 j 4。 M01[i] = M01[j]。 i 4。 i 4 。 j 4。 M02[i] = M02[j]。 i 4。 i 4 。 j 4。 M03[i] = M03[j]。 i 4。 i 4 。 j 4。 M04[i] = M04[j]。 i 4。 int processNumber[] = {4,2,3,3,2,3,2,3}。 for(int i = 0。 for(int i = 0。 for(int i = 0。 i 。 for(int k = 0。 i 。 surplusrij[i][j] = 1 rij[i][j]。 double M04[] = {, }。 int c。 for(int i = 0。 temp1[i] = surplusrij[a][b]。 j 。 } } } (M01 )。 j 。 } } } ( )。 b = (int)(M02[i]*10)%10 1。 d = (int)(M02[j]*10)%10 1。 } } } for(int i = 0。 for(int j = 0。 if(surplusrij[a][b] == surplusrij[c][d]) { if(M02[i] M02[j]) { temp[0] = M02[i]。 for(int i = 0。 for(int i = 0。 for(int j = 0。 if(surplusrij[a][b] surplusrij[c][d]) { temp[0] = M03[i]。 for(int i = 0。 for(int i = 0。 for(int j = 0。 if(surplusrij[a][b] surplusrij[c][d]) { temp[0] = M04[i]。 for(int i = 0。 for(int i = 0。 for(int j = 0。 if(surplusrij[a][b] surplusrij[c][d]) { temp[0] = M05[i]。 for(int i = 0。 }
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