基于多Agent的制造网格资源调度新算法

针对在制造网格广域、动态、异构的复杂环境中如何快速准确地发现并调度资源,使QoS达到最佳效果,本文提出了利用移动Agent在制造网格中发现资源的新方法,先用遗传算法对资源信息进行选择,然后将移动Agent作为用户提交任务的载体,携带用户的资源信息在网格环境中利用蚁群算法对资源进行精确查找.设计了资源优选目标,改进了遗传蚁群算法的路径优化策略,在移动Agent查找路径的前半程,采用遗传算法,充分利用遗传算法的快速性、随机性、全局收敛性,求得一个较为精确的解.后半程,将遗传算法过渡到蚁群优化算法,利用蚁群算法的并行性、正反馈性、求精确解效率高的特点,求得最终结果.经仿真实验证明此算法可以获得很好的收敛速度和精确解.     

基于联合意图的网格资源分配模型

分析了网格资源管理过程中经典的资源分配模型,针对网格资源分配过程中的特点,构建了资源需求型Agent、资源提供型Agent、资源协调型Agent以及交互型Agent,建立了基于联合意图的网格资源分配模型.并给出了网格资源分配过程中的协商协议和协商算法,该算法利用多个Agent之间的共有目标进行交互,增强了问题求解的能力.此外,在传统网格资源管理体系结构的基础上,建立了基于多Agent的网格资源管理体系结构.在仿真平台下进行了对比实验,实验结果表明,利用新模型能够通过4种Agent角色之间的相互协商,合理地分配任务,提高网格资源的利用率.     

基于量子和克隆策略的负载均衡算法

针对网格计算中多个独立任务在多个异构的资源上处理时,资源的负载均衡为最小非抢先调度的问题,建立了一类资源负载均衡问题的优化调度模型.该模型将量子算法、克隆算法和遗传算法结合起来,提出一种新的混合量子克隆遗传调度算法.仿真实验表明在网格环境下,该算法全局寻优能力强,能有效地实现资源的负载均衡,并具有合理性和高效性.     

多维0/1背包与遗传算法的网格调度研究

首先分析了网格调度的代价和成本,设计出一个将多目标、多约束的网格任务转换成单目标、单任务的0/1背包的网格调度模型.提出使用多维0/1背包与改进的二重结构编码的遗传算法的方法来求解网格最优调度,并通过编程实现其算法,经实验验证该算法优于基本的遗传算法.     

敏捷制造系统的多Agent模糊车间调度

文章针对敏捷制造环境的模糊与动态特性,提出了以分布式多Agent系统作为生产组织和运行模式;基于模糊理论和方法,结合静态调度方法的精确性和合同网方法的灵活性,研究了模糊遗传算法与模糊合同网方法相结合的车间调度方案.     

基于可信度策略的校园网格作业调度算法

为了实现校园网上的资源共享,降低资源浪费,文中讨论了基于网格技术的校园网作业调度模型,并设计和实现了基于可信度遗传算法的作业调度方法.该方法采用资源可信度策略,同时结合遗传算法的优点,满足了网格对调度系统可扩展性和全局最优调度的需求,从而使调度系统具有了一定的自主性和智能性.实验结果表明该作业调度方法收敛速度快,全局寻优能力强,整体性能优于其他调度算法.     

一种基于遗传算法的网格任务调度算法

任务调度问题是一类NP问题,经典调度理论一般仅能获得问题的近似最优解.尽管已有用于任务调度的遗传算法的求解质量优于传统方法,但多数是考虑单任务或独立多任务调度的遗传算法.采用理论分析与仿真实验相结合的方法,提出了一种改进的遗传算法解决网格的任务调度问题.这种遗传算法所处理的任务不仅可以包含多个有前后约束关系的子任务,并且每个子任务可以需要多种资源.通过对比实验可以看到本文所提出的算法在网格任务调度方面要优于传统的HEFT和DLS算法.     

网格资源管理与调度的多Agent模型

在分析了网格资源管理和调度需求的基础上,提出网格资源管理和调度的多Agent模型并说明了模型中各类Agent的组成、职能及其与外部环境的交互过程。讨论了基于FIPA(Foundation of Intelligent Physical Agents)合同网协议的各类A-gent的实现框架。该模型的优点在于可以充分利用多Agent的交互协议提高网格资源管理和调度的灵活性和给用户提供QoS保障。     

基于Multi-Agent技术的露天矿山生产调度系统框架的构建

针对于露天矿山生产调度系统的复杂非线性、工艺点多面广等特性,引进具有分布式管理特性的多智能体技术,建立基于多智能体技术的露天矿山生产调度系统.在系统中将生产调度分为任务Agent、生产调度Agent、爆破Agent、运输Agent、破碎Agent以及资源Agent六个单智能体.运用具有较强非线性拟合能力的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行局部与整体的建模,并利用粒子群优化算法对模型进行优化,得出最优化生产调度方案.对矿山实际生产调度方案的制定具有一定的参考价值.     

基于多Agent的柔性作业车间调度研究

针对多目标柔性作业车间调度问题,构造了基于多Agent的车间调度模型,研究了多Agent之间的交换协调机制．提出一种改进遗传算法并封装在策略Agent中,通过对编码规则、解码算法与交叉、变异算子进行改进,提高了调度优化算法的实用性和优化效果,实现了多目标动态调度,提高了系统的适应性和健壮性．某企业车间应用实例证明其可以满足车间调度高效、稳定的要求．     

一种多智能体联盟协商的跨单元工件调度方法

针对工件在单元制造系统中由单元间转移带来的跨作业单元调度问题,提出一种基于多智能体联盟思想的跨单元工件调度方法（multi-agents coalitions,MAC）,考虑跨单元柔性路径的情况,采用多智能体的协商机制,分阶段组建联盟,基于联盟进行协商调度,确保优化性能的同时减少通信量开销.通过实验对算法进行验证,实验结果表明本文所提方法在平均延迟性能方面优于常见的组合调度规则方法.      

基于演化博弈的敏捷车间单元动态调度

为了满足现代制造业的敏捷性要求,面向敏捷车间的单元动态调度方案设计开发,构建基于多代理系统的敏捷车间单元动态调度框架。基于文献述评,提出自上至下以及自下至上相结合的单元动态调度思想,分析单元动态调度的内涵及特征,建立融入模糊理论的单元动态调度综合满意度函数。考虑敏捷车间中Agent的有限理性以及决策支持信息的不完全不完美性,运用演化博弈论,给出Agent的资源优选演化稳定策略解释。接着,利用协同演化遗传算法求得面向多项工作任务的车间资源重组全局优化解,结合聚类分析法作出敏捷车间单元动态调度的最满意决策。最后提供陕西装备制造业的调度实例,验证了上述调度方法的有效性及可行性。     

协同生产计划调度系统及其关键技术

分析了网络化制造环境下生产计划调度的需求和特点,提出了一种面向动态联盟的协同生产计划调度系统的体系结构,并深入研究了实现协同生产计划调度的关键技术.首先对协同信息交互的立体结构和基于XML(eX-tensible Markup Language)的信息交互机制进行了分析,引入基于协商的协调机制和冲突消解策略,最后探讨了计划调度的快速优化算法,以实现对生产计划调度系统的协调优化.在此基础上,建立了原型系统,对上述关键技术进行了应用验证.应用表明,该系统具有良好的扩展性和适应性,能够实现动态联盟生产过程中的自治和协同.     

基于智能代理体协商的城市污染治理

采用基于agent协商的方法,讨论了大城市污染治理方案．对于完全信息环境,给出了求解治理方案的启发式搜索算法;对于不完全信息环境,引入了基于市场机制的求解算法．     

Organizing of Virtual Enterprise for Customized Artificial Joint and Scheduling of Manufacturing Resources Based on Manufacturing Grid

In order to improve efficiency of developing customized artificial joint, a virtual enterprise is organized based on the manufacturing grid. The application-oriented framework of the virtual enterprise is created for organization of the virtual enterprise. The manufacturing system of the virtual enterprise is built up based on the exterior grid and manufacturing subsystems of member enterprises are set up based on the interior grid. Furthermore, according to characteristic matching of manufacturing resources, the scheduling flow is studied in detail and the related scheduling strategies are established. The scheduling procedure is divided into distributed scheduling stage and local scheduling stage. Based on the manufacturing grid, the organization of the virtual enterprise for customized artificial joint and the corresponding scheduling strategies can be utilized to shorten developing cycle and reduce produce cost.     

基于多Agent协商的会议调度系统

建立了基于多Agent协商的会议调度系统.通过自适应的协商策略,Agent能够根据自身的日程情况采用优化的搜索算法,选择最有可能成功的时间段进行协商.此外,在冲突消解策略上,将参加者身份分为VIP和一般参加者,同时还采用了取消会议的机制.实验结果表明,这提高了调度效率和解决冲突的能力,并因此减少了协商中的通信量.     

基于多Agent与集成神经网络的制造网络信息调度模型的研究

制造网络的面向服务架构（SOA）应当满足敏捷制造的需求,在SOA中任何瓶颈,如网络资源的分配策略,会影响到制造网络的服务敏捷性。在分析制造网络多Agent结构的基础上,提出了一种制造信息的分类方法。利用制造应用模型,提取系统运行的状态空间,通过制造系统单元间的组合和不同部件网络输出的决策间的融合,集成神经网络输出各制造单元信息调度权重。实验结果表明,此方法符合制造网络设计的原则和依据,以制造应用为中心,最大限度满足制造应用的需求。     

作业调度问题的合作求解方法研究

作业调度问题是一类典型的困难组合优化问题，基于知识的多智能主体系统为解决此类问题提供了一种新的思路，在生产作业管理中引入多智能主体技术，可以很方便地用智能主体及多智能主体系统描述制造系统及其组成要素的行为与运动机制，作业调度通过智能主体之间及多智能主体系统的合作加以实现，达到预定的运行目标和状态，构造了单个智能主体的结构，对作业调度问题中存在的三种主要冲突类型与基于知识的协商消除冲突的方法及其步骤进行了探讨，提出了基于知识的多智能主体合作求解方法。     

基于免疫遗传算法的网格任务调度

研究了网格环境下任务调度问题,提出了一个任务调度机制:基于任务图将每一个可能的任务调度方案表示成一个任务-资源分配图,将网格任务调度问题转化为任务-资源分配图优化选取问题.提出了一种基于免疫遗传算法的、实现任务-资源分配图优化选取的任务调度算法.该算法将任务-资源分配图的最长路径作为抗原,每一个任务-资源分配图对应一个抗体.实验结果表明这个算法在全局优化能力及收敛速度上均有显著提高.     

基于MAS的生产计划与控制系统研究

生产计划与控制是制造企业的核心问题,Agent技术是进行分布式制造系统建模的一种主要方法之一。文章针对多品种、小批量的订货生产型中小企业生产计划与控制的特点,提出了基于多代理系统的生产计划与控制系统模型,分析了该系统模型的运行模式,并对系统中MAS的框架应用结构以及多Agent的实现方式进行研究和探讨,有效地解决了生产计划的不可行问题。