导　　师： 张平;张宇

授予学位： 硕士

作　　者： (）;

机构地区： 华南理工大学

摘　　要： 随着全球制造化和信息化的普及,制造企业面临着技术革新和竞争加剧带来的多重压力,包括生产模式的转变、市场需求的动态变化以及设备故障等多种异常因素,企业需要迫切地提高自身的生产管理水平。柔性作业车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem,FJSP)在生产调度问题中占据越来越重要的地位,对比传统的作业车间调度问题,FJSP在工艺规划和设备选择上具备更多的柔性,导致问题的求解难度更大。在目前生产制造领域中,企业处于复杂多变的制造环境,而动态调度系统作为生产管理的重要模块,关系着企业的核心竞争力,是企业控制生产成本,保证生产效率和质量的关键。本文在对FJSP的研究中,综合考虑企业所处的复杂多变的生产制造环境,应用多Agent理论,构建了一种柔性生产动态调度系统,本文主要工作包括:(1)建立了基于多Agent的柔性生产动态调度系统的结构模型,分析了企业生产管理的实际需求,将生产管理流程中的业务进行划分,设计了包括管理Agent、资源Agent、算法Agent和监控Agent五类Agent,其中资源Agent根据企业制造资源的分布式特点,以集中控制的分层式组成了资源Agent组,并与其他Agent构建了分布式的系统架构。(2)设计了柔性生产动态调度系统中Agent间的协作机制,通过定义Agent间信息的交互来保证系统生产调度的高效性以及对异常因素的快速响应。该协作机制包括生产任务跨区域分解策略以及异常调度策略,前者用于综合利用企业分布在不同地区的加工工厂的资源和技术,完成生产任务在各个区域的分解和分配过程;后者在如设备故障、紧急订单等异常因素发生时,通过Agent之间的协商和合作,实现对动态生产环境的快速响应。(3)应用改进的蚁群算法求解柔性生产中的调度问题。以最小化最大完工时间为优化目标,根据基本蚁群算法在传统作�

关 键 词： 动态调度系统 多 系统 柔性作业车间调度 分布式资源 改进的蚁群算法 系统开发

领　　域： [] []