基于智能Agent的仓储管理、调度和控制系统的研究

论文摘要

管理、调度和控制系统是制造业特别是分布式企业的运营要素。本文提出一种新的高效的管理、调度和控制系统模型结构和算法,可以应用于制造、仓储和分布式企业,是分级结构和异构结构的混合形式。虽然分级结构可以提供全局最优化计划和调度问题解决方案,但其鲁棒性并不好,特别是当系统中存在干扰时; 另一方面,分级结构有比较好的鲁棒性,但不能产生全局最优化调度方案。本文力图提供一种有全局视点的近似全局最优化计划调度方案,关注发展一种抗干扰模型,同时可以提供全局最优化计划和控制。在这样的结构中,试图实现实体(如局部)和资源(如原材料处理设备、机器、单元、部门)的Agent 化,使之通过Agent 间的合作行为同时完成个体目标以及单元和系统的目标。低级Agent 之间可以在高级Agent的限定范围内进行谈判,不同级别控制器之间的垂直决策与同级控制器之间的水平决策一样得到重视和发展。为了验证新结构的效力,将提出的结构应用于实际的航空器材仓储管理系统实例。实例模型结构中由三种级别的Agent 分担不同的角色:系统级的全局最优计划Agent、控制级引导Agent 和底层执行Agent。系统级的全局最优计划Agent 有其全局视点,产生平稳同步的指令序列,并为每一个指令设定有效资源; 控制级引导Agent从上级Agent 那里获得资源设定安排,引导底层Agent 完成整体最优化; 而底层执行Agent 则可根据实时条件进行判断,它可以提出更改原先资源设定的建议,但必须获得控制级引导Agent 的同意和支持。作者还提出了几种最优化模型及算法,并通过系统改进前后的数据对比,说明这种混合结构的可行性和有效性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究的目的和意义
• 1.3 相关理论知识和基础
• 2 基于AGENT 的管理、调度和控制系统结构
• 2.1 需求分析
• 2.2 设计目标
• 2.3 系统结构
• 2.4 结构特点
• 2.5 与其他混合结构的区别
• 3 实例分析和应用
• 3.1 背景分析
• 3.2 问题
• 3.3 提出的混合结构和调度体系
• 3.4 系统级别AGENT
• 3.5 控制级别AGENT
• 3.6 执行级AGENT:为项目设定提取带
• 4 试验结果
• 4.1 全局最优算法的比较
• 4.2 补充计划的比较
• 4.3 生产能力的比较
• 4.4 调度质量的比较
• 4.5 抗干扰能力的比较
• 5 总结和展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 附录:攻读学位期间发表论文和参加的科研项目
• 参考文献