摘 要

柔性车间调度问题是车间生产效率的重要影响因素之一，且由于其结果的多样性、环境因素的不确定性以及资源分配之间的矛盾性，圆满解决车间内的工序排列和机器选择一直是学者们致力研究的对象。故本文针对柔性车间调度问题建立了以agent为基础的模型来提供实际有效的解决方案。

论文主要工作总结如下：

1. 研究了agent的封装问题；
2. 研究了agent的分布结构；
3. 研究了基于免疫系统的协商模式；
4. 搭建了基于agent的调度模型,并通过Java验证模型的可行性;
5. 研究了在环境变化时，系统新旧调度的转化方案。

本文的特点在于根据免疫系统中的体液免疫与车间调度问题的相似性，模拟体液免疫过程，建立了基于免疫系统的协商模型。并通过将三种常用的体系结构（联邦式、完全自治式和分层式）相结合，以充分发挥各个体系结构的优势。同时，不同于其他论文中固定工序的加工时间，本文采取动态获取实时加工时间的方式以减少如工人疲劳等在短期时间内不会发生太大变化的动态因素的影响。

关键词：agent；体液免疫；柔性车间调度

Abstract

Flexible job shop scheduling is one of the most important factors affecting job-shop productivity. Because of the diversity of results, the uncertainty of environmental factors and the contradiction between resource allocation, it has been the research object of scholars to successfully realize the processes arrangement and machine selections. This paper establishes an agent-based model to provide practical and effective solutions.for flexible job-shop scheduling problem

The main works of this paper can be summarized as follows:

（1）Studying an encapsulation of agent.

（2）Studying a distribution structure of agent.

（3）Establishing a new negotiation model based on immune system.

（4）Establishing an agent-based scheduling model, and the feasibility of the model is verified with Java.

（5）Realizing the transformation of old and new scheduling when environment changes.

The feature of my thesis are listed as follows. Establishing a negotiation model based on immune system.by simulating the process of humoral immunity for there are so many similarities between humoral immunity and job shop scheduling problem. By combining the three widely uesd architectures (federated, fully autonomous and hierarchical), the advantages of all architectures can be combined. Finally, unlike fixing process processing time which is designed like this in other papers, this paper adopts dynamic acquisition of real-time processing time to reduce the impact of dynamic factors such as worker fatigue, which will not change much in a short period of time.

Key Words：Agent; Humoral immunity; Flexible job-shop scheduling

目 录

第1章 绪论 1

1.1 论文背景和意义 1

1.2 车间调度问题的研究现状 2

1.2.1 传统解决方法的研究现状 2

1.2.2 基于agent的方法的研究现状 3

1.3 论文研究内容和结构安排（组织结构） 3

1.3.1 研究内容 3

1.3.2 结构安排 3

第2章 基于AGENT技术的静态模型建立 5

2.1 封装 5

2.1.1 常用的封装方式 5

2.1.2 本文采用的封装方式 5

2.2 协商机制 7

2.2.1 常用协商机制 7

2.2.2 改进的协商机制 7

2.3 体系结构 10

2.3.1 常用的体系结构 10

2.3.2 改进的体系结构 11

2.4 决策方案 12

2.4.1 FJSP的建模 12

2.4.2 非FJSP的转换 13

2.4.3 与工件代理相关的决策方案 13

2.4.4 与机器代理相关的决策方案 14

2.4.5 与管理代理相关的决策方案 15

2.5 模型的确立、验证与评价 15

2.6 本章小结 18

第3章 车间重调度问题的研究 19

3.1 重调度问题的描述 19

3.2 重调度问题的决策过程 19

3.2.1 机器故障 20

3.2.2 工件插入 20

3.2.3 工件取消 21

3.3 本章小结 22

第4章 总结与展望 23

4.1 总结 23

4.2 展望 23

参考文献 24

附 录 26

致 谢 54

第1章 绪论

本章节讨论了制造生产在当今社会背景下所面对的问题，并针对能影响生产效率和生产可靠性的柔性车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling, FJSP）进行了分析，指出了现有的各类解决方法及其优缺点，给出了本文的研究目标、研究内容和整体框架。

1.1 论文背景和意义

随着生活质量的提高，在供大于需的市场环境中，需求已经从根本的用途需求转化为个性需求，这意味着顾客对产品的需求（价格、功能和外观等）越来越多样化，同时对产品的更新换代的要求也更为严格。传统生产模式下的大批量生产方式变得不再可靠，越来越多的生产商需转向多品种、小批量的生产模式以适应市场需求变化。另一方面，随着各国加入经济全球化和人们对资源有限性及环境保护意识的加强，各类生产要素（生产材料、电费和人工费等）成本增加，现代制造企业需要提高效率并具备快速响应生产条件（撤单、设备故障）变化的能力以提高企业竞争力。因此，新时代下的生产商们需要提高对订单等生产环境的即时响应性和对生产柔性的应对能力以更好地满足客户需求并减少积压货物带来的损失。

车间调度问题通过对工序排列和机器选择进行计划，实现减少生产成本、提高生产效率的目标,在任何制造系统中都扮演着非常重要的角色。经典的车间调度问题（Job Shop Scheduling, JSP）涉及一组作业（作业总数记为n）和一组机器（机器总数记为m）。每台机器一次最多只能处理一个作业，每个作业由一系列操作组成，且需要遍历m台机器以给定长度的不间断时间段进行加工，此问题的总可能解决方案是（n!）^m，属于NP-Hard问题。而在当今市场环境下，工件各道工序的加工具备柔性特征，即一道工序可以有多台机器供选择，也就是所说的柔性车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling, FJSP）。相较于传统车间调度问题，它还需要对每道工序进行机器选择，故其可能的解决方案更多，复杂度更高，也属于NP-Hard问题。除此之外，车间调度问题还面临着外界因素(订单变化，设备更新和操作员缺席等)易发生变化的问题。也就是说，通过一系列计算所得到的调度方案可能不能发挥到实处。对于这些问题，研究者们已经给出了很多的解决方案，本文将于1.2部分进行详细说明。