動態(tài)調(diào)度決策機制及其知識更新研究.pdf

1、信息化革命正在打破并重組現(xiàn)存的國際經(jīng)濟秩序和結(jié)構(gòu)，并促使其由物質(zhì)型向信息型經(jīng)濟轉(zhuǎn)變。制造企業(yè)要在急劇變化的市場環(huán)境下贏得競爭優(yōu)勢，信息化勢在必行，動態(tài)調(diào)度技術作為制造業(yè)信息化的一個研究熱點，其重要的理論和應用價值也日益突出。本文以基于知識的車間動態(tài)調(diào)度為研究對象，構(gòu)建了多Agent的系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)，提出了基于強化學習的車間作業(yè)投放策略，研究了基于合同網(wǎng)的車間資源分配機制，同時也研究了系統(tǒng)中知識的獲取、融合過程，最后對知識的更新機制做了一定

2、的探討。 1．構(gòu)建基于多Agent的動態(tài)調(diào)度系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)。分析動態(tài)調(diào)度系統(tǒng)中的三個層次，描述系統(tǒng)中主要Agent及其職能，構(gòu)造一種統(tǒng)一的Agent結(jié)構(gòu)，并給出系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)，基于多Agent的總體結(jié)構(gòu)滿足現(xiàn)代制造企業(yè)多層次、多類型和多功能的需求。 2．提出基于強化學習的車間作業(yè)投放策略。在Q學習的動作設置上，提出一種靜態(tài)與動態(tài)動作相結(jié)合的動作組概念，同時在動作組的選擇策略上引入聚度的概念，提出基于分布均勻度的動作組選擇策

3、略。由車間作業(yè)調(diào)度相關概念，完成作業(yè)投放知識庫的構(gòu)建、仞始化和獎懲函數(shù)的設定。 3．探討基于行為實例集的資源分配知識庫建模。針對傳統(tǒng)多Agent系統(tǒng)中合I司網(wǎng)協(xié)商效率低等缺陷，提出一種改進的合同網(wǎng)模型。描述招投標集合，構(gòu)建知識獲取的框架。研究基于粗糙集的屬性知識獲取，構(gòu)造決策表框架。研究基于專家行為實例集的決策屬性知識獲取，生成決策表并進行相關分析。針對不同專家獲取的決策知識的沖突問題，提出一種結(jié)合專家權威度的表決法來實現(xiàn)知識融

4、合，最終生成公共調(diào)度決策表。 4．研究基于合同網(wǎng)的車間資源分配機制。給出基于改進合同網(wǎng)的招投標過程算法。針對各條件屬性對知識推理的影響程度不同，分析條件屬性權重以及可信度。研究基于模糊Petri網(wǎng)的知識推理機制，運用規(guī)格化的條件屬性知識和規(guī)則知識，進行模糊推理，最終為各個作業(yè)分配執(zhí)行資源。 5．研究動態(tài)調(diào)度決策體系的知識更新。通過內(nèi)外兩方面來說明制造企業(yè)中知識更新的必要性。提出基于強化學習的自適應更新機制，在自適應調(diào)度決