随着社会经济水平的提高,人民生活质量的改善,市场环境和用户需求的转变,现代制造模式不断向多品种小批量混线生产模式演进。越来越多的制造企业在柔性作业车间中采用混线生产模式进行生产。同时,在“中国制造2025”战略被提出后,基于人工智能的车间调度方法已经成了新的研究热点。因此,建立面向混线生产的柔性作业车间调度问题模型和研究基于人工智能的车间调度方法,对指导现代企业生产和实现智能调度具有重要意义。本文在前半部分中提出了面向混线生产的柔性作业车间调度问题模型,在后半部分中结合车间调度技术和强化学习技术,提出了一种智能车间调度方法。本文的主要研究内容如下:首先,针对当前混线生产研究中的不足,提出了面向混线生产的柔性作业车间调度模型。针对该模型,设计了对应的多段遗传算法;并运用该多段遗传算法对面向混线生产的柔性作业车间调度问题进行求解,从而验证了所提出模型的可行性。其次,为了提升车间调度的智能性,针对当前基于人工智能调度方法研究中的不足,基于MDP,设计了车间调度中的强化学习模型:FJSSP-MDP模型和面向混线生产的FJSSP-MDP模型。再次,针对所设计的车间调度中的强化学习模型,设计了基于强化学习的调度方法和相应的扰动处理机制,并通过算法分析和实例仿真验证了所提出的调度模型和调度算法的可行性。最后,设计了车间调度原型系统,并通过案例验证了车间调度原型系统的可行性。

随着社会经济水平的提高,人民生活质量的改善,市场环境和用户需求的转变,现代制造模式不断向多品种小批量混线生产模式演进。越来越多的制造企业在柔性作业车间中采用混线生产模式进行生产。同时,在“中国制造2025”战略被提出后,基于人工智能的车间调度方法已经成为新的研究热点。因此,建立面向混线生产的车间调度问题模型和研究基于人工智能的车间调度方法,对指导现代企业生产和实现智能调度具有重要意义。本文将Agent技术同车间调度技术相融合,对面向混线生产的车间调度模型进行了研究,提出了一种面向混线生产的多Agent智能调度方法并进行实验验证。具体的研究内容如下:首先,通过对该类问题所具有的诸多约束条件进行充分地剖析,设计了基于“组合加工”、“虚拟工序”概念的约束转化方案,将该问题转化为经典的FJSP问题。结合实际车间应用场景、个体Agent及MAS的特性,设计了MAS组织结构和协商机制。其次,针对传统多Agent方法仅使用单一调度规则导致优化效果欠佳的缺点,利用Contextual Bandits设计了自学习调度决策机制,使每个Agent经过学习后都能够根据环境状态选择最合适的调度规则以实现调度的优化。然后,对混线生产车间中常见的扰动事件进行了分析,在本文提出的自学习调度决策机制的基础上,设计出了基于调度知识的实时扰动处理机制,实现了扰动事件的高效解决。最后,基于JADE开发框架和My SQL数据库系统设计了车间调度原型系统,对其具备的实用功能进行了阐述,并运用实际案例对该系统进行了有效性的验证。

Under the influence of Industry 4.0, manufacturing resources (MRs) across regions and enterprises realize ubiquitous interconnection and real-time data acquisition via communication network and internet of things, which makes it possible for distributed MRs to provide appropriate production services according to changeable market demand. Therefore, social manufacturing (Social Mfg) system came into being. Under the Social Mfg environment, a flexible configuration method of distributed MRs is put forward in this paper, which is qualified to quickly respond to order demand and production disturbance. Firstly, superior manufacturing services are selected from the resource pool of the platform according to the types of subtasks. Secondly, high-quality service compositions capable of completing a complicated manufacturing task are obtained by NSGA-III algorithm, which meets the requirements of multi-objective optimization in terms of time, cost and quality. In addition, a MRs collaborative network model is constructed based on the historical cooperation data. The Louvain algorithm is employed to detect the manufacturing communities (MCs) from the collaborative network. Finally, the MCs are applied to provide the optimal service schemes for personalized demand at a fast speed, as well as realizing dynamic reconfiguration of MRs under abnormal disturbance. Experimental results demonstrate that the proposed method possesses significant performance in both efficiency and robustness, and makes great contributions to the development of Social Mfg in terms of resource configuration. (c) 2021 Elsevier B.V. All rights reserved.

为解决分布式多工厂生产调度问题,将其转化为分布式柔性车间调度问题,设计了基于二阶振荡的随机权重混合粒子群算法,以最小化、最大完工时间为目标,将柔性作业车间调度问题嵌套于分布式调度方式中进行求解,利用随机权重来平衡全局和局部搜索能力,运用学习因子的二阶振荡提高全局搜索能力,并通过算例仿真验证了该算法的有效性和优越性。

相比于传统的封闭式的产品设计模式，开放式设计极大地拓宽了产品创新的渠道，在实现技术创新、加速创意转化、节约创新成本、提高用户满意度等方面表现出了突出优势。然而，开放式设计基础理论研究的不足严重制约了开放式设计思想在复杂产品系统研发中的应用。为此，本课题提出一种面向用户参与的互联开放式设计理念，并对其设计模式、方法、组织协作机制进行研究:1)研究了可支持用户参与的互联开放式设计参考模型，根据参与到开放式设计中用户的特征和生物进化的动态机制，从“协调博弈”和“进化稳定策略博弈”两方面去研究用户需求的动态变化。2)对开放式设计环境下参与者大规模群体协作的组织模式和实施方法进行了研究。讨论了开放式设计环境下设计平台对于外部创新资源的利用模式，通过在FBS模型基础上引入需求和资源信息，提出了一种拓展的RFBSR模型，实现了开放式设计项目需求—功能—行为—结构—资源之间的映射。3)研究了基于自适应耦合机制的用户需求动态处理和多源知识互联融合方法。从网络的鲁棒性角度出发，讨论了资源节点失效对知识协作网络鲁棒性的影响。提出采用随机多指标方案可接受度分析方法(SMAA)解决不确定性多指标决策问题。4)开发了面向开放式设计的群体协作平台原型系统。讨论了面向开放式设计的群体协作平台的整体系统架构和功能组成，借助QT Webengine完成了面向开放式设计的群体协作平台原型系统的开发，并结合工程实例对上述知识协作平台原型系统的功能进行了演示和说明。