第1章 绪论 1
1.1引言 1
1.1.1生产系统中的计划和调度问题 1
1.1.2传统生产系统面临的挑战 2
1.1.3企业资源计划与准时生产制的兴起和不足 3
1.1.4生产调度对于完善生产系统的作用 4
1.1.5生产调度问题的复杂性 4
1.1.6本书对于生产调度系统的解决方案和研究思路 6
1.2本书研究的调度模型 8
1.2.1经典的车间调度问题 9
1.2.2柔性车间调度问题 10
1.3研究的创新点 11
1.4本书内容概览 12
参考文献 13
第2章 多智能体方法的基本理论 14
2.1智能体的概念 14
2.2智能体的属性和分类 15
2.3多智能体系统的概念和体系结构 17
2.3.1多智能体系统的概念 17
2.3.2多智能体系统的特点 17
2.3.3多智能体系统的体系结构 18
2.4多智能体系统中智能体间的合作方式 20
2.4.1智能体间合作方式的类型 20
2.4.2智能体间合作关系的典型模式 22
参考文献 26
第3章 相关调度问题的研究现状 28
3.1引言 28
3.2动态作业车间最小化平均延误问题的研究状况 28
3.3具有不同作业交货期的动态提前加延误问题的研究回顾 32
3.4柔性作业车间调度的研究现状 37
3.5各类多智能体方法在工业调度中的应用 41
3.5.1层次型多智能体系统在调度中的应用 41
3.5.2异构型多智能体系统在调度中的应用 42
3.5.3基于复杂适应系统的多智能体系统在调度中的应用 43
3.5.4混合式多智能体系统在调度中的应用 44
参考文献 44
第4章 权重式多智能体调度系统的体系结构 50
4.1引言 50
4.2多智能体调度系统中智能体的概念和角色 51
4.2.1调度智能体的概念 51
4.2.2 MASS中智能体的类型和角色 52
4.3 MASS的通信与合作机制 54
4.4 MASS中合作权重的确定、调整和学习 56
4.5 MASS在制造系统中的实现和集成 57
参考文献 60
第5章 作业车间平均延误问题的多智能体调度方法 61
5.1引言 61
5.2作业车间MT问题的多智能体方法 62
5.2.1对已有启发式规则的分析 62
5.2.2各类智能体的调度规则 63
5.2.3智能体优先级及合作机制的公式化表示 64
5.3“最佳”合作权重的确定 65
5.3.1穷举搜索法 66
5.3.2模拟退火方法 67
5.4智能体方法与经典启发式方法的实验比较 68
5.4.1仿真实验设置 68
5.4.2 CoverT和ATC规则的参数设置 69
5.4.3作业到达间隔时间服从指数分布时的仿真结果 69
5.4.4“最佳”合作权重与车间环境参数的关系 73
5.4.5作业到达间隔时间为常数时的仿真结果 77
5.5小结 79
参考文献 80
第6章 求解动态作业车间最小化平均提前加延误问题的多智能体算法 81
6.1引言 81
6.2求解ET问题的多智能体方法 81
6.2.1对于ET问题的分析 81
6.2.2机会主义优先级的设计和计算 83
6.2.3系统优先级和机器优先级的设计 87
6.2.4作业优先级和作业保持策略 88
6.2.5剩余提前期的估计 92
6.2.6 MASS- ET的智能体优先级和合作策略总结 93
6.3仿真实验 95
6.3.1实验设置和性能指标 95
6.3.2实验结果和分析 95
6.3.3“最佳”合作权重 101
6.4小结 104
参考文献 105
第7章 带交货窗口的动态作业车间最小化平均提前加延误问题的多智能体算法 106
7.1引言 106
7.2单机ET问题的最优排时算法 109
7.3单机ETW问题最优排时调度的性质 110
7.4单机ETW问题的最优排时算法 112
7.5 MASS-ETW中各智能体的优先级设计 120
7.6仿真实验 121
7.6.1实验设置和受测试的调度方法 121
7.6.2仿真结果和分析 122
7.7小结 129
参考文献 129
第8章 柔性作业车间平均延误问题的多智能体调度方法 130
8.1引言 130
8.2柔性作业车间MT问题的多智能体方法 131
8.2.1多智能体调度系统的体系结构 131
8.2.2生产单元智能体 132
8.2.3作业智能体 132
8.2.4系统智能体和作业的最终优先级 134
8.2.5调度流程 134
8.3仿真实验和算法性能比较 136
8.3.1实验设置 136
8.3.2策略一的仿真实验及结果分析 137
8.3.3策略二的仿真实验及结果分析 138
8.4合作权重的实时调整 140
8.4.1合作权重调整问题的提出和分析 140
8.4.2合作权重调整的具体策略 141
8.4.3仿真实验与结果分析 142
8.5小结 145
参考文献 145
第9章 结论和展望 146
9.1成果总结 146
9.2未来研究展望 148