智能运维与健康管理 陈雪峰第9章 制造系统运行过程协同优化方法

第9章 制造系统运行过程协同优化方法2018年7月智能制造系统与决策提纲基于多Agent技术的制造系统运行过程协同优化体系6运行过程监控Agent41任务分配Agent多Agent系统的通信与交互2设备Agent3实时调度Agent5基于JADE的多Agent7案例仿真设计8多Agent系统及其特征多Agent系统(Multi-agentSystem,MAS)是多个Agent组成的集合，通过协作完成某些任务或达到某些目标的计算机系统，它表现出自组织性、鲁棒性、分布性以及很强的复杂行为。特征：松耦合性灵活性具有分布式优势采用集成系统的运作方式1.基于多Agent技术的制造系统运行过程协同优化体系多Agent系统的结构多Agent系统的结构决定了Agent间相互作用的方式和问题的求解结构，对求解效率和系统的运行性能影响很大。层次结构基于多Agent的系统多采用改进的层次结构，其特点是在同一层次的单元之间存在信息交互，不同层次的单元之间是一种松散的“主/从”关系，下层单元虽然在上层单元的控制下，但具有一定的自治性和智能型。联邦结构联邦结构引入了基于中间协调器Agent(mediator)的协调机制。联邦结构通过中介服务Agent减少了多Agent系统中Agent间的协调活动的开销，保证了系统的稳定性和扩展性。1.基于多Agent技术的制造系统运行过程协同优化体系多Agent系统的结构完全自治结构具有完全自治结构的多Agent系统中所有Agent都是自治和平等的。优势较高的系统敏感性，容错能力高统一的系统结构及相互间的协商形式，系统模块化程度和柔性高，系统复杂性低，可降低系统开发成本。缺陷缺乏全局信息和全局连贯性。很难预测系统行为。通信开销大。对协调规则高的敏感性。1.基于多Agent技术的制造系统运行过程协同优化体系基于多Agent系统的制造任务动态调度体系构架通过安装在机器上的RFID来获取车间中动态的制造信息。在工艺计划阶段，根据每台设备的实时状态和设备的性能进行任务的分配。最后在制造执行阶段，通过获取的实时制造数据来进行重调度。1.基于多Agent技术的制造系统运行过程协同优化体系1.基于多Agent技术的制造系统运行过程协同优化体系设备Agent（MachineAgent）每个设备Agent对应一台加工机器，并通过设备接口与该加工机器相连接。通过机器上的RFID采集加工设备实时的制造数据和加工设备状态信息并进行相应的处理，以获取其关键的制造信息。任务分配Agent（TaskAllocationAgent）当将制造任务分解为多个子任务后，任务分配Agent通过设备Agent采集到的机器实时性能信息，通过博弈的方法将任务分配给最优的机器。体系框架中包含的四类Agent实时调度Agent（Real-timeSchedulingAgent）实时调度Agent是此制造任务动态调度体系中的核心。它给出了调度的数学模型和智能算法。当有异常事件发生时，生产监控Agent根据异常事件的类型，请求实时调度Agent进行重调度，来优化生产过程中每个工序的开始时间和完成时间。运行过程监控Agent（ProcessMonitorAgent）运行过程监控Agent可以采集和处理不同制造资源的实时状态信息。在制造执行阶段，通过对车间扰动实时的追踪，保证车间动态调度的实现。1.基于多Agent技术的制造系统运行过程协同优化体系Agent交互的三个层次传输层将通信层的消息以某种具体的网络 协议 离婚协议模板下载合伙人协议 下载渠道分销协议免费下载敬业协议下载授课协议下载 表达出来，保证Agent之间的交互行为能够实现通信层保证Agent之间能够相互交换和理解信息交互层使交互双方能够在交互策略的指导下，通过一系列对话来实现Agent间的协作与协商2.多Agent系统的通信与交互Agent通信与交互模型结构图2.多Agent系统的通信与交互Agent间的通信模式消息传递模式面向对象系统中常用的方法，如远程过程调用、远程函数调用等黑板模式把信息放在可存取的“黑板”上，实现广播通信基于的远程调用模式Agent以IDL作为CORBA对象的方式向ORB注册，同一个Agent系统中的Agent之间以CORBARPC进行通信，ORB屏蔽了本地对象与远程对象的差别，不同Agent系统之间的通信采用ORB之间标准的IIOP协议进行多种通信混合模式在大规模的多Agent系统中，一般采用多种通信模式混合的方式实现—FIPA和CORBA结合的通信方式2.多Agent系统的通信与交互Agent间通信语言Agent一般应用于网络环境中，有时要跨多个平台，并且网络中各个平台使用的语言也不相同。ACL的特征非耦合性联合声明关系分割2.多Agent系统的通信与交互知识查询处理语言KQML通过对Agent间传递消息的格式和消息处理的协议的定义，提供了一套标准的通信原语来实现Agent间信息的交流和知识的共享。KQML的层次结构2.多Agent系统的通信与交互FIPAAgent通信语言包括协议、通信动作、基本消息、语言内容和本体机制五个部分。协议对构造Agent间对话的社会规则进行了定义通信动作定义了被执行的通信类型基本消息定义关于Agent消息的元消息语言内容定义了表达消息的语义本体机制对语义表达中使用的术语和概念的词汇与意义进行了定义2.多Agent系统的通信与交互2.多Agent系统的通信与交互MAS中Agent的交互Agent与人的交互以及Agent与Agent之间的交互。交互策略交互策略是对所求问题的分析，对相关Agent情况的了解以及对相关交互协议的分析。交互协议交互协议是对Agent信息交换过程的抽象和规定，直接反映了Agent交互目的和交互规则。针对不同的应用，现已有多种协作协议，如 合同 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。在此分配方案中，占权重最大的设备Agent获得加工此工序的权利。5.实时调度Agent实时调度Agent实时调度Agent的输入包括从任务分配Agent得来的初始信息以及从生产监控Agent获取的实时制造执行信息。实时调度Agent的输出是所有机器的任务队列。实时调度Agent包含三个部分，即数学模型、求解模块和重调度模块。5.实时调度Agent数学模型目标函数： 5.实时调度Agent求解模块基因和染色体的设计在染色体中，用一个数字i代表一个制造任务，同一数字出现在染色体中的不同位置代表该制造任务的不同工序。对于n个制造任务的染色体编码，若令制造任务i的工序数为N，令N=N1+Ni+…+Nn，则对于该n个制造任务的染色体分别是由N1个1，N2个2，…，Nn个n等数字组成个长度为N的排列。适应度函数适应度函数用于对每个个体进行评价，也是遗传进化过程发展的依据。基于上述所建立的车间动态调度数学模型，此处直接采用最小化最大完工时间作为适应度函数来评价染色体。5.实时调度Agent遗传进化算子进化遗传进化算子主要包括选择、交叉和变异。选择算子根据适应度的值选择个体遗传到下一代群体中，本系统的选择算子采用轮转法选择，其每个个体被选中的概率为：   5.实时调度Agent重调度模块在制造执行阶段，生产监控Agent监测实时的生产信息。当异常事件发生时，通过生产监控Agent反馈的实时制造信息，重调度模块首先识别异常事件的类型，然后实施完全重调度或部分重调度。完全重调度是对重调度之前未加工的所有工件集进行重调度，包含不受干扰影响的工件。部分重调度仅考虑受干扰直接或间接影响的工件，它通常处理如机器异常或者临时任务的异常事件。6.运行过程监控Agent运行过程监控Agent（PMA）运行过程监控Agent从设备Agent获取实时信息并发送到实时调度Agent中。6.运行过程监控Agent运行过程监控Agent的工作逻辑包含三个层次首先，运行过程监控Agent通过调用数据资源服务，从上层的企业信息系统中获取生产物料清单和调度信息等必要的生产订单信息。然后，基于获取的制造信息和在制品信息模式，创建出一个包含制造物料清单信息的在制品实例。对于每个制造物料清单，通过设备Agent可以获取其动态的信息。绑定模型建立动态信息和相应设备Agent的绑定关系。在执行阶段，从设备Agent中获取的大量制造信息按照实施调度Agent的请求，通过关键事件结构进行处理。7.基于JADE的多AgentJADE上的Agent平台JADE遵循Agent国际开发规范的平台。在JADE平台下开发的Agent系统可以在不同的主机上运行。利用JADE了构建一个基于JADE的多Agent制造任务动态调度系统平台。7.基于JADE的多Agent启动JADE仿真平台的启动JADE平台上的Agent系统有一个主容器（MainContainer），主容器中会自动生成一个AMS(AgentManagementSystem)和一个DF(DirectoryFacilitator)。7.基于JADE的多Agent还有多个制造任务动态调度Agent，例如MAAgent@10.129.12.135:1099/JADE，表示产生了一个ID为MAAgent的Agent，主容器位于名为10.129.12.135的计算机上，端口为1099；PMAAgent@10.129.12.135:1099/JADE，表示产生了一个ID为PMAAgent的Agent，主容器位于名为10.129.12.135的计算机上，端口为1099。产生的多个Agent，它们位于网络的任何地方，具体通信细节由JADE平台实现。平台内Agent之间可以相互发送消息，只不过还必须对交互过程进行某种约定，也就是协议。7.基于JADE的多AgentAgent之间的交互任务分配Agent接受上层管理系统的订单，通过与实时调度Agent之间的交互，确定调度方案，并与设备Agent进行交互。当生产监控Agent监控到异常事件后，通过接收设备Agent的实时执行信息，与实时调度Agent进行交互并执行相应的重调度。8.案例仿真设计十个任务和十台机器，每一个任务有四个工序。十个任务的详细信息机器加工单元信息8.案例仿真设计基于多Agent的实时生产调度实例包含三个主要步骤（1）首先，任务分配Agent按照设备Agent传来的实时信息进行任务分配。在每一个工序的可加工机器中，各个设备Agent通过非合作博弈来对工序加工权进行竞争，最终对工序所占份额最大的设备Agent取得工序的加工权。重复此过程直到所有的工序全部分配给相应的设备Agent。机器分配结果8.案例仿真设计（2）当所有任务的工序分配给最优的设备Agent后，实时调度Agent通过遗传算法进行实时的调度。（3）在制造执行阶段，通过生产监控Agent感知到的实时制造信息输入到实时调度Agent中。8.案例仿真设计两种异常事件类型的重调度结果Q&Azhangyf@nwpu.edu.cn