基于多智能體的流程工業(yè)生產(chǎn)調(diào)度方法研究及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf

1、流程工業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的重要支柱，而生產(chǎn)調(diào)度是連接企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營管理和生產(chǎn)過程控制的紐帶。有效的生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)對于優(yōu)化流程工業(yè)生產(chǎn)過程、提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和競爭力具有舉足輕重的地位。
　　 本文研究了多智能體技術(shù)在流程工業(yè)生產(chǎn)調(diào)度中的應(yīng)用，主要研究工作歸納如下：
　　 1．針對某流程工業(yè)車間的生產(chǎn)過程建立了基于多智能體的生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)。把實(shí)際的生產(chǎn)過程抽象為兩個模型：簡單模型和復(fù)雜模型。利用非合作博弈理論對兩個模型進(jìn)行了研究，求出

2、了簡單模型的納什均衡解，而對于復(fù)雜模型雖然沒有解決納什均衡解是否存在以及如何求解的問題，但根據(jù)調(diào)度人員的偏好能取得比較令人滿意的結(jié)果。
　　 2．為了彌補(bǔ)非合作博弈理論在解決生產(chǎn)調(diào)度問題中的不足，利用粒子群優(yōu)化算法求解了以經(jīng)濟(jì)效益最大化為目標(biāo)的生產(chǎn)調(diào)度問題。為了提高算法的性能，根據(jù)實(shí)際的生產(chǎn)情況設(shè)計了粒子的編碼方法、初始化策略和整個粒子群的進(jìn)化過程。最后針對粒子群優(yōu)化算法易早熟和陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)，在算法中嵌入了局部搜索算法和變