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第1章 绪论 1

1.1引言 1

1.2 HMS研究现状 2

1.3 HMS调度系统 4

1.4课题研究意义 6

1.4.1问题的提出 6

1.4.2研究内容 6

1.4.3研究意义 7

1.5拟解决的关键科学问题与方法 7

1.5.1关键科学问题 7

1.5.2研究方案及可行性分析 7

第2章 动态HMS 10

2.1制造系统的演变 10

2.1.1集中式控制结构 10

2.1.2递阶分层控制结构 11

2.1.3改进的分层控制结构 11

2.1.4分布控制结构 12

2.1.5 Holonic控制结构 12

2.1.6 Agent控制结构 13

2.2国内外Holonic制造研究现状 13

2.3 HMS的参考模型研究 14

2.3.1 Holon产生的背景 14

2.3.2 Holon体系的定义 15

2.3.3 Holon体系的特征 16

2.4 HMS参考体系结构 19

2.5 HMS的控制策略 20

2.6小结 24

第3章 动态Holonic制造系统参考模型及其实现策略 25

3.1动态Holonic制造系统参考模型 25

3.1.1模型描述 26

3.1.2 DHMSA建模技术 28

3.2系统原型及其实现 30

3.3基于DHMS参考模型的企业流程建模技术 32

3.3.1企业层次上的系统集成 32

3.3.2虚拟企业Holon的功能和行为 34

3.4基于DHMS参考模型的车间内部工作流程建模技术 35

3.4.1产品Holon 36

3.4.2任务Holon 36

3.4.3运行Holon 37

3.4.4在线监控Holon 38

3.5 DHMS系统的分布式决策过程及实现研究 39

3.5.1 DHMS系统中任务的分布式决策过程 39

3.5.2订单/任务单元模型 40

3.5.3单元Holon向DHMS系统的映射 42

3.5.4 Holon/Agent协调算法 45

3.5.5递阶式的投标和重配置 49

3.6重构选项的识别、模拟及评估 55

3.6.1通用配置的识别 55

3.6.2离散事件的模拟及评估 58

3.7 DHMSA模型的评价 59

3.7.1 DHVE的特点 59

3.7.2基于DHMSA模型的DHVE的优势 59

3.8小结 60

第4章 基于改进合同网协议的DHMS重调度问题的研究 61

4.1建立基于MAS的重调度模型 62

4.2基于多代理系统的DHMS动态调度系统建模 64

4.2.1 Agent功能设计 64

4.2.2基于改进合同网机制的重调度过程 70

4.3 Agent内部的基本调度算法 72

4.4实验仿真 73

4.5小结 77

第5章DHMS制造网格资源调度模型及其云自适应遗传算法求解方法 78

5.1制造网格服务调度问题 78

5.2资源调度目标模型 79

5.3资源调度的云遗传算法 80

5.3.1基本概念 80

5.3.2正态云的基本生成算法 81

5.3.3云自适应遗传算法 81

5.4云自适应遗传算法收敛性的鞅方法分析 83

5.5基于云自适应遗传算法的资源调度问题 85

5.6算例及实验结果 86

5.7小结 89

第6章 基于PSO算法的DHMS系统的动态调度 90

6.1 DHMS调度结构模型 91

6.2一种带有线性递减扰动项的粒子群优化算法及仿真分析 93

6.2.1粒子群算法研究现状 93

6.2.2粒子群优化算法模型 94

6.2.3种群拓扑结构 96

6.2.4算法改进策略 97

6.2.5对比实验分析 98

6.3基于Memetic-PSO混合算法的多目标车间调度问题 102

6.3.1多目标PSO搜索 103

6.3.2基于NEH的多目标领域搜索 103

6.3.3基于DE的多目标邻域搜索 104

6.4仿真实验与比较 106

6.5小结 109

第7章DHMS原型仿真系统的设计与实现 111

7.1基于MAS的DHMS体系结构模型 111

7.1.1基于JADE平台的DHMS体系结构模型 111

7.1.2 AODHMS层次结构 111

7.1.3运行层 111

7.1.4系统支撑层 115

7.1.5基础设施层 115

7.2 AODHMS系统的实现 115

7.2.1 Agent的建模 115

7.2.2任务集建模 116

7.2.3招标集与投标集 116

7.3 Agent学习算法的设计与实现 123

7.3.1基于CMAC模型的强化学习 124

7.3.2 CMAC映射算法 125

7.3.3 CMAC的输出计算 127

7.4小结 128

结论 129

参考文献 132