不确定环境下的多Agent鲁棒性生产调度研究

摘要

生产调度是计算机集成制造系统- CIMS的重要组成部分，系统、全面、合理的生产调度方法有助于提高车间管理的自动化水平，并且带来显著的经济效益。然而由于生产任务的变动、设备故障等等原因，车间生产实际上是处于一个不确定的环境之中，如何在调度过程中消除不确定因素的影响，已经成为解决实际问题的关键。人们对不确定性环境下的调度问题进行了大量的研究工作，并且在调度方案的求解和优化理论等方面取得了许多研究成果，但是这些理论和成果还未能够满足实际应用的需求。如何将理论研究与实际的生产控制系统相结合，是不确定性环境下的车间调度这一研究领域的主要问题之一。
　　 本文在国家自然科学基金(50875051)和国家863计划资助项目(2006AA042132)的联合资助下研究随机环境中的Job-shop调度问题，根据实际的生产环境和组织方式，从全局的角度和应用的角度来分析不确定性环境下的车间调度，从调度决策机制的设计、不确定性事件的数学描述和表达、调度方案求解和优化方法三个方面综合考虑解决方案，提出相关的理论、算法和模型，目的在于为实际生产中的大规模动态调度问题的解决提供一种新思路。
　　 论文的主要工作包括如下几个方面：
　　 1、分析了不确定环境下具有共同作业交货期的Job-shop车间调度问题，并且从Job-shop调度活动的基本流程以及调度方案的结构特征着手，阐述不确定性事件所引起的“扩散效应”及其对整个调度方案的影响，在此基础上提出了一种预测-反应式调度决策模型，建立起一个完整的调度系统结构性框架。
　　 2、从机器资源工作效能的角度，分析生产过程中不确定性事件对具体的加工任务的影响，提出一种基于“设备整体效能（OEE）”的具有鲁棒性的预测调度实现方法，基于对不确定性事件随机特征的期望值分析，建立了Job-shop中不确定性事件集的数学模型，有效地降低了问题求解的难度，并且使解决方案具有广泛的适用性和设计的简便性。
　　 3、结合多Agent技术在解决动态调度问题上的优点，从预测调度和反应式调度两个方面出发，设计了一种基于多Agent协作机制的问题求解和优化方法，以有效地削减不确定性事件的“扩散效应”的影响，提高调度的鲁棒性、稳定性和柔性，然后采用实例分析的办法，阐述了预测调度和反应式调度两个过程的详细实现机制。
　　 4、针对预测调度和反应式调度的一体化集成问题，提出了采用双向十字链表DCLLs作为调度方案的统一数据结构，使预测调度和反应式调度集成在统一的计算过程中；设计了基于OEE和MAS的调度应用原型系统，该系统由“基于OEE的设备监测和评估”和“基于MAS的鲁棒性预测-反应式调度”两个子系统组成，有利于实现面向整个制造执行业务过程的车间调度和生产管控。
　　 5、针对论文所提出的理论和方法的有效性测试问题，参照典型的Job-shop生产环境建立起仿真测试的问题实例，设置多组不同规模的应用场景，采用不同的性能测试指标对调度的鲁棒性、柔性和稳定性进行评估。大量的实验证明：与常规的智能调度方法相比，本论文所提出的方法和模型能够使这些测试指标得到很好的改善。