多智能體技術(shù)是目前人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，它對(duì)解決具有空間分布特點(diǎn)的復(fù)雜問(wèn)題有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，是一種具有重要研究意義和應(yīng)用價(jià)值的方法。生產(chǎn)調(diào)度是控制與管理一體化的接合部，向上要給企業(yè)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略決策層提供決策依據(jù)，向下要安排生產(chǎn)加工任務(wù)，指導(dǎo)監(jiān)督控制層的運(yùn)作。由于調(diào)度問(wèn)題大多數(shù)都是具有NP難度的組合優(yōu)化問(wèn)題，尋找具有多項(xiàng)式復(fù)雜性的優(yōu)化方法幾乎是不可能的。將多智能體技術(shù)和生產(chǎn)調(diào)度相結(jié)合，利用多智能體系統(tǒng)的分布求解特性，將復(fù)雜任務(wù)分解成相對(duì)簡(jiǎn)單的單元模塊，通過(guò)協(xié)商和合作共同完成任務(wù)，從而降低單一調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計(jì)的復(fù)雜性。 本文系統(tǒng)地闡述了多智能體理論及其在生產(chǎn)調(diào)度中的應(yīng)用，通過(guò)多智能體技術(shù)，把計(jì)劃分配與任務(wù)調(diào)度有機(jī)的結(jié)合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)集成。具體研究工作包括以下幾個(gè)方面： 首先，系統(tǒng)地分析了多智能體系統(tǒng)中智能體之間的通信以及多個(gè)智能體之間的協(xié)作問(wèn)題，為基于多智能體技術(shù)的調(diào)度系統(tǒng)的提出建立理論基礎(chǔ)。 其次，對(duì)傳統(tǒng)的車(chē)間調(diào)度系統(tǒng)進(jìn)行了深入分析，在傳統(tǒng)調(diào)度系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，建立了一套基于多個(gè)智能體系統(tǒng)的車(chē)間調(diào)度系統(tǒng)模型，系統(tǒng)的智能化通過(guò)招標(biāo)——投標(biāo)過(guò)程來(lái)體現(xiàn)，系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性、多目標(biāo)優(yōu)... 

【文章來(lái)源】：武漢理工大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究目的、研究?jī)?nèi)容和章節(jié)安排
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 研究?jī)?nèi)容
        1.3.3 章節(jié)安排
第2章 智能體與多智能體系統(tǒng)
    2.1 智能體理論
        2.1.1 智能體的定義及特點(diǎn)
        2.1.2 智能體的結(jié)構(gòu)分類
        2.1.3 智能體的模型
    2.2 多智能體系統(tǒng)
        2.2.1 層次體系結(jié)構(gòu)
        2.2.2 異構(gòu)體系結(jié)構(gòu)
        2.2.3 混合體系結(jié)構(gòu)
    2.3 多智能體間的交互與合作
        2.3.1 智能體間的通信方式
        2.3.2 多智能體間的交互
        2.3.3 協(xié)調(diào)與協(xié)作
    2.4 多智能體調(diào)度系統(tǒng)
        2.4.1 研究現(xiàn)狀
        2.4.2 對(duì)多智能體調(diào)度系統(tǒng)的一般分析
        2.4.3 實(shí)體型智能體
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于多智能體的車(chē)間調(diào)度方法研究
    3.1 車(chē)間調(diào)度問(wèn)題的描述
    3.2 基于多智能體的車(chē)間調(diào)度系統(tǒng)模型
        3.2.1 多智能體模型基礎(chǔ)
        3.2.2 多智能體內(nèi)部結(jié)構(gòu)
    3.3 調(diào)度過(guò)程與算法優(yōu)化
        3.3.1 車(chē)間調(diào)度系統(tǒng)中招標(biāo)——投標(biāo)模型
        3.3.2 獎(jiǎng)罰系數(shù)數(shù)學(xué)模型
        3.3.3 評(píng)估算法數(shù)學(xué)模型
    3.4 基于多智能體的車(chē)間動(dòng)態(tài)調(diào)度研究
        3.4.1 基于機(jī)器不確定的多智能體動(dòng)態(tài)調(diào)度
        3.4.2 基于工件集不確定的多智能體動(dòng)態(tài)調(diào)度
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于自適應(yīng)智能體的車(chē)間實(shí)時(shí)調(diào)度方法研究
    4.1 引言
    4.2 蟻群算法基本原理
    4.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)概述
        4.3.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)定義
        4.3.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型
        4.3.3 常見(jiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法及其不足
    4.4 蟻群算法與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合的自適應(yīng)智能體實(shí)現(xiàn)方法
        4.4.1 自適應(yīng)智能體模型的建立
        4.4.2 獎(jiǎng)勵(lì)制度的制定
        4.4.3 狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則
        4.4.4 獎(jiǎng)罰系數(shù)更新
        4.4.5 探索和守成的折中
        4.4.6 自適應(yīng)Agent模型的具體實(shí)現(xiàn)
    4.5 本章小結(jié)
第5章 基于智能體的芯片制造生產(chǎn)線調(diào)度方法研究
    5.1 引言
    5.2 基于Agent的動(dòng)態(tài)調(diào)度模型
    5.3 Agent協(xié)商協(xié)議
    5.4 調(diào)度算法
        5.4.1 投料算法
        5.4.2 工件調(diào)度算法
        5.4.3 設(shè)備維護(hù)調(diào)度算法
    5.5 應(yīng)用實(shí)例
    5.6 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
本人在攻讀碩士學(xué)位期間公開(kāi)發(fā)表的論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]改進(jìn)計(jì)算能量函數(shù)下作業(yè)車(chē)間調(diào)度的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[J]. 徐新黎,王萬(wàn)良,吳啟迪.  控制理論與應(yīng)用. 2004(02)
[4]分布式人工智能與多智能體系統(tǒng)研究[J]. 武海鷹,王緒安.  微機(jī)發(fā)展. 2004(03)
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[9]產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程降低成本的多智能體模型研究[J]. 潘雙夏,姜少飛,馮培恩.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2004(01)
[10]產(chǎn)品協(xié)同設(shè)計(jì)的沖突消解方法研究[J]. 胡斌,胡如夫.  機(jī)床與液壓. 2003(03)

博士論文
[1]面向企業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)與配置管理關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 孫國(guó)梓.南京航空航天大學(xué) 2002

碩士論文
[1]基于知識(shí)工程的產(chǎn)品設(shè)計(jì)支持技術(shù)研究[D]. 呂紅光.浙江工業(yè)大學(xué) 2005
[2]基于多智能體的降低產(chǎn)品成本系統(tǒng)框架[D]. 趙燕.浙江工業(yè)大學(xué) 2005
[3]反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法及其在作業(yè)車(chē)間調(diào)度和ATM網(wǎng)絡(luò)路由選擇中的應(yīng)用[D]. 徐新黎.浙江工業(yè)大學(xué) 2003
[4]基于遺傳算法的生產(chǎn)調(diào)度方法及其軟件實(shí)現(xiàn)[D]. 宋毅.浙江工業(yè)大學(xué) 2003



本文編號(hào)：3417014