多Agent是多学科相融合、具有很高实用价值的研究领域,是当前人工智能领域的研究热点。生产调度位于CIMS体系结构的中间层,是实施CIMS的关键。在实际制造系统开放的、动态的环境下,生产调度问题不仅是具有NP难度的组合优化问题,而且呈现极强的动态性,借助多Agent的自治性和合作能力为解决动态的、复杂的调度问题提供了可能。 本文系统地阐述了多Agent理论及其在生产调度中的应用,通过多Agent技术,把计划分配与任务调度有机的结合起来,实现整个系统的计算机集成。具体研究工作包括以下几个方面: 1.通过对目前较为流行的合同网协议的分析,指出了合同网协议存在通讯量大、协商效率低等缺点,并提出了一种改进的合同网模型用以解决分布式车间的计划分配问题。 2.把蚁群算法应用于Job-shop调度问题。提出了一种基于工序的蚂蚁遍历方法,并对挥发系数引入了一个自适应过程,通过解的特征自动的来调整挥发系数。 3.通过把蚁群算法与强化学习相结合,提出了一种基于自适应Agent的车间调度方法。当生产环境发生变化时,蚂蚁会根据历史奖励和立即奖励情况进行决策,实现任务在机器资源上的分配。