基于多自治体的制造系统集成

通过分析制造系统发展的需求，基于制造的单元技术向智能化发展的趋势，提出构造分布式多自治体制造系统的思想，并具体阐明了制造环境中自治体的基本结构和多个自治体之间的组织方式，从而提供了一种将制造环境中现有各项单元技术集成起来的分布式途径。     

基于敏捷制造环境的分布式产品数据管理技术

分布式产品数据管理 (DPDM)技术是实现全球化敏捷制造系统的关键使能技术之一。通过对敏捷制造环境下的分布式产品数据管理系统的分析和研究 ,设计了 DPDM系统的多服务器协同框架结构 ,提出了分层数据存储管理模型 ,探讨了动态联盟环境下实现分布式产品数据管理的建模技术、面向对象的分布式数据库管理技术、基于 Internet环境的 DPDM系统集成和分布式对象的互操作技术等     

分散网络化制造模式下协调调度的遗传算法

讨论了在生产实际问题中利用遗传算法实现具有各制造单元间协调功能的生产计划与调度系统，为了把遗传算法应用到生产实际的协调调度的环境中，提出了自己的编码方式，在此基础上实现了针对调度问题的遗传算法，并通过Agent实现异地调度系统之间的协调通信，这一工系统适合于分布式、自治的场合，满足分散网络化控制中各个分布式单元具有智能与自主的控制特征要求。     

网络化制造中的数控单元及关键技术

基于Web制造的硬件基础是各种制造单元的网络化。数控单元是组成柔性自动化生产系统的最基本单位。如何解决分布式、异构数据或者不同软硬件平台下信息资源共享，是实现网络化制造要解决的关键问题。本文介绍了网络化制造中数控单元的地位和发展现状，研究了网络化制造的几个关键技术的解决方案，提出了现阶段国内外研究存在的一些问题。     

面向检测监控系统的一种多Agent系统研究

先进制造系统中的检测监控系统是一个复杂的分布式系统，通过应用分布式人工智能（ ＤＡＩ） 技术，对该系统进行研究，提出了一种基于ＭＡＳ环境下的多Ａｇｅｎｔ系统模型，同时给出系统组成中２ 种Ａｇｅｎｔ 的逻辑结构模型及该多Ａｇｅｎｔ 系统的工作原理，最后以ＢＱＦＭＳ柔性制造系统为实例建立了一个实验系统，该多Ａｇｅｎｔ 系统的合理性在这一实验环境中得到了证实     

虚拟制造系统分布式应用研究

面对制造辅助工具异构集成 ,代码重用等问题 ,制造业进一步投资需要的是一种网络层的、可扩展的框架结构。该文分析了制造应用软件社会化开发的特点 ,提出了分布式制造应用的概念和以框架为中心的制造应用分布式开发方法。建立了虚拟制造系统分布式应用开发的层次结构。总结了制造组件的三类模型。以柔性制造单元分布式布局应用为例 ,研究了最大生成树布局算法组件的建模策略 ,开发了分布式柔性制造单元布局系统。     

计算机支持协作设计环境的开发研究

大型工程设计项目需要一支多专业设计队伍，并使用各种成熟有效、功能丰富的工程设计软件及工程数据库系统．为妥善协调各专业课题组的设计工作，并保证各工程软件及数据库、知识库的有效配合，有必要研究开发一种分布式智能设计环境．本文提出一种应用分布式人工智能（ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｉｇｅｎｃｅ）理论，采用异步智能服务单元（ＡｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓＣｏｇｎｉｔｉｖｅＡｇｅｎｔｓ）技术集成所述各种工程软件的分布式结构．文章简要介绍智能服务单元的内部结构、分布式系统的总体结构、服务单元之间的通讯方式及相应的通讯协议等，然后介绍一种基于局部内的具有六个服务单元的试验环境，并提供一个简单的机械设计的实例     

基于多自治体的制造系统集成

基于系统的观点，讨论了智能制造的基本概念内涵，对智能制造若干基本问题提出了认识上的见解．指出智能制造系统的本质特征是其整体的自组织能力与个体的自主性，其基本格局是分布式多自主体协同求解系统，并且具有层次性及层次自相似特征．最后讨论了智能制造系统的现实性，探讨了智能制造系统的两种实现模式．     

多Agent技术研究综述

多Agent系统是当前分布式人工智能研究的重要方面。多Agent技术主要研究一组自治的Agent在分布式开放的动态环境下,通过相互的交互、协商等智能行为完成复杂的控制或任务求解。本文评述了多主体技术的研究现状和存在的问题．其内容包括多Agent技术中的系统体系结构、各Agent之间的协调与协作及多Agent技术应用等,并探讨了将来的发展方向。     

基于多Agent和合同网的敏捷制造单元调度

分析了敏捷制造单元调度问题的特点,以构造的基于多Agnet技术的控制系统为基础,提出了采用分布式人工智能和协同式求解策略来解决敏捷制造单元调度问题,采用合同网技术与启发式规则相结合的方法,把传统的集中和自上而下的求解过程转化为分布的和自下而上的求解过程,保证能够有效地解决敏捷制造单元的调度问题。     

基于多Agent车间控制系统的框架

分析了敏捷制造模式下车间生产的组织方式,提出了分层、分散、协调的车间控制结构。应用多Agent理论和分布式对象技术,构造了基于多Agent的车间控制系统的集成框架。确定了系统中各Agent的功能,以及相互之间的通信与协作关系,使得各Agent相互协作,产生一个敏捷的、自治的并支持全局优化的车间控制系统。     

电网调度管理多AGENT系统研究

针对日益突出的电力系统智能“孤岛”问题，基于已有的三个独立的运行于电力调度中心的专家系统，研究了电网调度管理多AGENT系统（MAS），分析了MAS的成员及其协作关系，给出了能集成电力系统中现有智能软件的MAS的实现框架和协作问题求解方法，为提高电网调度管理智能化水平提供了一条有效途径．     

基于多代理的制造系统建模框架和实现方法

介绍了基于功能建模和基于过程建模两种制造系统建模框架与方法,分析了软件对象技术、组件技术和代理技术的不同特点·提出了基于多代理的制造系统建模框架,它由对象自治性层次维、软件生命周期维和多视图模型维组成·采用基于多代理的软件工程实现方法,开发了基于多代理的制造系统软件·与软件对象和组件相比,智能代理具有更强的自治性和智能性,能够满足复杂制造系统对分布式数据和分散控制的要求,为制造系统过程集成提供了新的途径·     

基于代理的网格数据集成中间件

在实际应用环境中,网格数据管理需要集成已有的数据库.以油气勘探开发领域中分布、异构、自治的已有数据库信息源为主要研究对象,采用多代理技术,提出了一种基于网格中间件基础数据管理功能的网格数据集成中间件.详细阐述了中间件核心模块——集成访问代理的结构模型,给出了代理间传递的消息格式,论述了代理间的通信协作方法.     

制造系统虚拟环境行为建模研究

虚拟制造系统作为物理制造系统在信息域的映射 ,需要对制造系统在各个层面上进行表达 ,行为建模是制造环境建模的重要内容。提出了制造系统虚拟环境行为建模方法 ,采用多 Agent方法描述制造系统虚拟环境 ,将该环境划分为两种基本成分 :Agent和它们之间的关系。以面向对象Petri网的状态变迁机制作为 Agent的行为推理模式 ,以实体的几何状态、物理状态及运动状态等属性变迁的计算作为Agent行为计算方法 ,以 Agent间相互消息传递关系来描述系统行为逻辑 ,以机器人、机床、缓冲器组成的小系统为例 ,给出了行为推理、行为计算、消息处理的算法。最后 ,采用虚拟现实工具 WTK进行了具体实现     

语用在多Agent系统中的协调作用

多Agent系统的研究起源于分布式人工智能 ,由于它为解决复杂、分布式环境下的问题求解提供了新的认识视角和理论框架 ,因而受到计算机、自动控制、管理科学等许多科学的日益重视 在多Agent系统中 ,Agent之间以及Agent与环境之间都是并发的 ,需要进行通信 通信不仅仅是为了交换信息 ,更主要的目的在于当系统出现冲突时 ,它担负起协调作用 为了实现这个目标 ,用传统的协议机制存在一定的局限性 ,文中基于语用预设理论 ,讨论了语用在解决多Agent系统冲突时的协调作用 ,并给出了语用模型 在该模型下的通信 ,可使通信双方达到深层次上的理解 ,减少在解决冲突时所带来的协调代价     

ABDIDSS环境下基于多Agents协作的任务求解

传统的DSS不能满足复杂的非结构化决策问题的要求,ABDIDSS是由若干个不同的“Agent-Region”的ABIDSSes通过网络连接而成,根据ABDIDSS中“Agent-Region”具有的知识,把多Agents之间的协作分成任务分担的协作与结果共享的协作;前者采用合同网协议实现任务、子任务在多Agents之间的求解,后者采用局部全局规划模式实现任务协作求解;文章阐述了在ABDIDSS环境中决策任务求解过程涉及的单个Agent行为控制、“Agent-Region”内Agents合作求解子任务以及分布式环境下不同“Agent-Region”的Agents协作求解整体任务的过程与方法。     

Generalized Reactive Manufacturing System

Generalized reactive manufacturing system named GRMS is introduced. GRMS is a human-centered system based on Multi-agent. Its management and control organization is made up of three types of agents named device agent, task agent and shop-floor agent. GRMS adopts a top-down and bottom-up competition and cooperation strategy based on the dynamic sifter and funnel . To constrain the behavior of agents, a reward and penalty policy is introduced into the system and the closed-loop adjustment of GRMS is realized through such policy. Agents for the same task should be cooperated with each other and agents for different tasks should compete for survival in the dynamic changing environment. A distributed-hierarchical architecture with three levels of master-slave relationships among agents are proposed. Self-propelled process planning is also discussed. In order to evaluate GRMS, a time-driven simulation system-GRMOSS is developed to check the physical consistency of GRMS.