[发明专利]一种基于双层多智能体系统的柔性作业车间调度优化方法

权利要求书

1.一种基于双层多智能体系统的柔性作业车间调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：建立柔性作业车间调度的数学模型，确定目标函数及约束条件；

目标函数：最小化最大完工时间：

约束条件：

工件的每道工序加工的顺序约束；

OST_l,i,j+x_l,i,j×t_l,i,j≤OCT_l,i,j (2)

OCT_l,i,j≤OST_l,i,j+1 (3)

工件某道工序一旦开始加工，直到本工序加工完成不可中断；

OST_l,i,j+t_l,i,j＝OCT_l,i,j (4)

机器的加工约束，表示工件同一时刻只能在一台机器上加工；

数学模型中各个参数的定义如下：

n为工件总数；n_i为工件i所包含的工序总数；u为服务单元总数；m为服务单元内的机器总数；U＝{1,2,…,l,…,u},l∈{1,2,…,u}为服务单元集合；J＝{J₁,J₂,…,J_i,…,J_n},i∈{1,2,…,n}为工件集合，J_i表示第i个工件；O＝{O_1,1,1,O_1,1,2,…,O_l,i,j,…,O_u,n,lni},j∈{1,2,…,l_ni}为第l服务单元内工件i的工序集合，O_l,i,j表示第l服务单元内工件i的第j道工序；M_l＝{M_l,1,M_l,2,…,M_l,k,…,M_l,m},k∈{1,2,…,m}为第l服务单元的机器集合；t_i,j,l,k为第l服务单元内工件i的第j道工序在机器k上的加工时间；x_i,j,l,k为决策变量，取值0或1，若值为1，则表示工序O_l,i,j选择了机器M_lk；若值为0，则表示工序O_l,i,j选择不在机器M_lk上加工；OST_l,i,j为第l服务单元内工件i的第j道工序加工开始时间；OCT_l,i,j为第l服务单元内工件i的第j道工序加工结束时间；C_i为工件i的完工时间；C_max为最大完工时间；

步骤2：基于双层多智能体系统的柔性作业车间调度求解；包括基于规则的顶层调度机制和基于协商机制的底层调度机制；多智能体系统的上层是通过车间智能体与服务单元智能体利用调度规则进行通信协商，由车间智能体将作业任务分配到各服务单元构成系统的顶层调度，多智能体系统的下层由单元智能体利用协商机制与机器智能体和工件智能体进行协商，将作业任务分配到各机器完成系统的底层调度；

步骤2.1：基于规则的顶层调度：

当动态事件e触发作业调度时，给定一组服务单元U及其当前效用状态作为资源约束，以及一组待调度为任务的新作业n_e，其目标是通过将整体作业分解为子作业，并将适当的新子作业分配给相应的服务单元，从而实现最小完工时间；具体调度过程为：首先在车间智能体SA中存储有SPT、FIFO、NINQ、LIL四种调度规则，再将SA按照经验选择调度规则对任务进行排序，并选择负荷最小的服务单元将工序分配到各服务单元中，从而平衡各个服务单元的复合，形成顶层调度结果；

步骤2.2：基于体液免疫协商机制的底层调度：

在底层调度中包括了服务单元智能体、机器智能体、工件智能体三类智能体；

服务单元智能体UA：采用模拟体液免疫的协商机制进行处理；外周淋巴组织是体液免疫应答启动的场所，巨噬细胞、T细胞、B细胞和抗原在此交互产生特异性抗体；UA的任务包括初始抗原的分配，单元内调度结果的组合和存储；

机器智能体MA：用于存储所有在该机器加工的工序信息，模拟体液免疫应答中的巨噬细胞进行处理；在体液免疫应答中，巨噬细胞识别特异性抗原，提呈抗原肤-MHC分子复合物，活化Th细胞，并在特异性抗体辅助下消灭特异性抗原；借鉴巨噬细胞的特点，MA的主要任务包括机器最早开工时间的提呈以及要消灭的抗原的选择；通过上述处理，MA实现合理确定加工序列，优化调度结果的功能；

工件智能体JA：用于存储某一工件的所有信息，并模拟体液免疫应答中的T细胞和B细胞进行处理；在体液免疫应答中，巨噬细胞活化Th细胞，B细胞识别特异性抗原，并在识别同一抗原表位的Th细胞辅助下分化成浆细胞，进而产生特异性抗体；在体液免疫应答的后期，亲和力成熟的B细胞可以分化成能够产生更高亲和力抗体的浆细胞；借鉴T细胞和B细胞的特点，JA的主要任务包括抗原浓度的计算Th细胞活化时间的计算B细胞活化值的计算，最早活化B细胞的选择以及突变B细胞的亲和力成熟；通过上述处理，JA实现确定加工工件，按约束释放工序，合理分配工序，辅助优化调度结果的功能；当JA对应的工件己经完成加工时，由SA注销Agent；

通过智能体之间的通信协商构成系统的底层调度，由服务单元智能体UA将作业任务分配到各机器完成系统的底层调度；

抗原浓度是工件剩余工序的最短加工时间，计算公式如下：

T细胞活化时间代表工序O_l,i,j的实际完工时间，计算公式如下：

Th_i,j,l,k＝max(JST_i,j,l,k,MST_i,j,l,k)+t_i,j,l,k＝OST_i,j,l,k+t_i,j,l,k＝OCT_i,j,l,k (7)

B细胞活化值计算公式为：

其中，C_i,j,l,k为服务单元l中O_l,i,j的抗原浓度值；Th_i,j,l,k为服务单元l中O_l,i,j在机器k上的T细胞活化时间；B_i,j,l,k为服务单元l中O_l,i,j在机器k上的B细胞活化值；t_i,j,l,k为服务单元l中O_l,i,j在机器k上的加工时间；JST_i,j,l,k为O_l,i,j在机器k上的最早开工时间，即O_l,i,j-1的完工时间；MST_i,j,l,k为机器k的最早开工时间，即服务单元l中机器k加工列表中最后一道工序的完工时间；OST_i,j,l,k为服务单元l中O_i,j在机器k上的实际开工时间；OCT_i,j,l,k为服务单元l中O_i,j在机器k上的实际完工时间；

所述基于体液免疫协商机制的底层调度具体过程为：

第一步：输入所有待加工工件的全部工序后，对所有的JA、MA和UA向SA注册和组网；

第二步：UA_l接收SA发送的顶层调度结果表，向每个JA_li发送抗原列表，JA_li按照工序的加工顺序逐一释放抗原，即当被释放抗原完成分配后，JA才释放抗原列表中的下一个抗原，并且计算该抗原的浓度C_l,i,j；

第三步：JA_li中的T细胞开始计算各自的活化时间Th_i,j,l,k和B细胞活化值B_i,j,l,k，并向对应的MA_lk都发送最大B_i,j,l,k和OST_i,j,l,k；

第四步：MA_lk利用贪婪机制对呈递的B_i,j,l,k进行比较，选取最大B_i,j,l,k的抗原作为其要加工的工序，并从其中提取Th_i,j,l,k信息，Th_i,j,l,k为工序O_l,i,j的实际完工时间OCT_i,j,l,k，并根据OCT_i,j,l,k更新MST_l,k，将OST_i,j,l,k和OCT_i,j,l,k一起存储到MA_lk的待加工列表中，然后向JA_li发送选中信息；

第五步：JA_li接收存储选择工序的OST_i,j,l,k和OCT_i,j,l,k，更新JST_l,i,j+1；

第六步：判断抗原列表是否为空，工序是否全部分配完成，是则向UA_l发送所有抗原的OST_i,j,l,k和OCT_i,j,l,k，否则返回第二步；

第七步：UA_l根据工序序列依次综合服务单元l内的所有OST_i,j,l,k和OCT_i,j,l,k并储存；

第八步：UA_l判断是否有机器故障，有则取出故障时间后的该机器上所有工序，再返回第二步，并删除该MA_i，否则继续判断是否有新工件到达，有则取出到达时间后的所有未开工工序，再返回第一步；

第九步：UA_l将待加工列表发送给SA，将各UA的待加工列表依序组合到调度结果表中，输出调度结果。