一种开发FMS通用仿真系统的方法

针对大多数FMS仿真系统功能单一、应用范围狭窄的问题，运用面向对象的方法设计并实现了一种可以仿真多种类型FMS的通用仿真系统。在此系统上可以任意配置车间内的资源，加工具有任意工艺流程的工件，灵活选取多种控制策略算法，并提供多种分析仿真结果．上述功能为研究车间配置方案的合理性和各种策略算法的有效性提供了良好的环境。本文介绍了仿真系统中设备类库的设计、各个设备对象协作完成Jobshop车间仿真的方法和实现通用性的组态技术．     

π-网--一类新型的模块化高级Petri网

π-网是一类新型的模块化的高级Petri网.π-网有机地结合了两类并发模型Petri网和π-演算,π-网既可称为Petri网中的π-演算,又是π-演算的Petri网形式的体现,从而在语义上实现了从π-演算到Petri网的一种自动翻译,较完整地解决了π-演算的分布式语义问题,在π-网中,任一π-网都可由四类基本π-网Tau网、输入网、自由输出网和匹配网通过π-网的复合规则复合而成,这一结果不仅使得一个π-进程能够在π-网中得到自动的演进,也使得π-网自身具有了极大的可操作性和可计算性.     

一种FMS的多机仿真方法

提出了一种利用由通信网络连接的计算机系统对ＦＭＳ进行仿真的方法，它是一种并行计算法，并能更自然地模拟ＦＭＳ的运行，最后给出了一台仿真器实例。     

FMS建模和形式化验证

提出了一种FMS的建模方法,此方法是基于时间自动机模型。运用模型检查工具UPPAAL来进行建模,仿真和验证。由于时间的因素被考虑到建模方法中,因此FMS的调度和控制问题可以被集成到这个模型中。在系统的行为被控制的同时,可以保证系统的性能指标。从而最优调度和最优控制可以得到检查和验证。     

一种基于模糊规则遗传算法在车间布置中的应用

提出了一种将模糊控制规则引入遗传算法的方法．根据每一代种群中所有个体适应度值的变化，对交叉概率、变异概率和染色体交叉长度进行模糊调整，很好地抑制了遗传算法的早熟现象，提高了搜索的效率．归纳出模糊调整规则，并叙述了应用模糊规则对交叉概率、变异概率和染色体交叉长度进行调整的策略；给出了模糊控制器的设计．用该模糊遗传算法对制造系统中的车间布置问题进行了仿真．结果表明，该算法是一种效率很高的寻优方法．     

大系统分散镇定的一种频域方法

本文将多变量频域法与大系统理论相结合,提出了一种大系统分散镇定的频率设计方法。作者首先将大系统分散镇定问题用频域的语言来进行描述,然后将大系统问题分解成一系列问题。最后,对小系统的设计和分散设计的物理意义进行了深入的讨论。     

一种面向对象的FMS仿真环境的实现

开发了一种基于面向对象框架的可视化ＦＭＳ仿真环境，可以模拟在不同初始条件下和实时决策规则下的ＦＭＳ的实时运行状况，并提出了一种基于面向对象模型的实用死锁检测算法，可以实现实时死锁检测及报警，最后的统计结果可为作业计划与调度规则的决策及优化提供论依据。     

基于遗传算法的约束生产批量计划

研究一类考虑加班能力惩罚的约束生产批量计划问题，描述问题的数学模型，提出基于遗传算法的求解方案。采用启发式方式产生初始解，并通过在遗传算法中嵌入供求一致平衡算法与能力平衡算法来保证解的可行性。实例仿真证明该方案的有效性。     

Job-shop的实时调度

利用神经网络和启发式分派规则设计了一种Job—shop的实时调度算法，该算法首先在离线时用遗传算法训练神经网络得到调度的启发规则，在加工开始时根据一些动态特性对要执行的工件操作进行模糊分类，然后再根据启发规则对分类后的操作进行在线调度．基于这种算法，用模糊神经网络设计了一个Job—shop实时调度器，最后结合实时调度和重调度问题进行了仿真．通过与FIFO与LR(Lagrangian Relax)的比较，证明提出的算法是高效和可行的．     

Kind of deadlock-free scheduling method

Deadlock must be avoided in a manufacturing system. In this paper, an efficient algorithm for finding an optimal deadlock-free schedules in a manufacturing system with very limited buffer is presented. This algorithm is based on the effective genetic algorithm (GA) search method, and a formal Petri net structure is introduced to detect the token player assuring deadlock-free. In order to make the scheduling strategy generated by GA meet the required constraint of deadlock-free, some results of the structure analysis of Petri net are involved as a criterion to select deadlock-free schedule from the population generated by GA. The effectiveness and efficiency of the proposed approach is illustrated by using an example.