- 相关推荐
一种面向离散生产系统的智能主体仿真方法
引言
目前，基于离散事件动态仿真原理的计算机仿真技术广泛应用于离散生产系统中生产计划、资源分配、任务调度、人员安排、物流规划等决策问题，为提高生产系统的效率发挥着重要作用[1-5]。然而，大多数的生产系统仿真往往把系统中的生产者视为普通的制造资源，而忽略了人的智能行为对生产系统的影响。近年来，针对各种先进制造策略，人工智能技术逐渐应用于生产系统的调度、监控和运行管理中，以期实现系统优化的目标。文献[6]在研究一种基于Agent 的工艺规划和调度基础上提出一种混合合同网协议并将其应用于多主体制造系统的动态车间调度；文献[7]提出一种遗传算法并研究了在多Agent 系统中如何应用其解决供应链管理中生产分配计划问题；文献[8]基于多Agent 系统从生产、控制及软件工程的角度提出一个复杂的制造过程的分布式层次化生产控制框架;文献[9]为半导体制造过程中使用的interbay 系统设计了一种基于Agent 的控制架构，并且开发了其所包含的多Agent 之间的协调机制；文献[10]应用预测Agent，生产Agent 及重分配Agent 解决了准时制生产中生产及分配问题；文献[11]基于CORBA 总线及面向对象技术实现了多Agent 系统分布式人工智能，并提出多Agent 敏捷车间控制系统。然而上述研究集中在机器智能模型和生产管理控制模型的建立，如何将人工智能技术应用于生产系统建模及仿真的探索还非常缺乏。
针对以上问题，本文提出了一种基于智能主体的仿真方法，建立了描述离散生产系统中个体生产者的Agent 模型，并在其基础上提出一种集成Agent 模型、离散生产系统仿真软件、数据处理软件和应用软件开发环境的仿真方法，给出该方法的实现方案和应用案例。
1 生产者智能主体模型
考虑到生产系统中个体生产者不仅有简单的反应行为，而且有慎思行为以及协作行为，本文基于INTERRAP 混合主体模型理论[12-13]和基于角色主体建模方法[14-15]构造生产者智能主体模型，该模型由角色、知识、行为三部分构成。角色是特定职责和权力的集合，它定义了生产目标下主体应完成哪些任务，可以使用哪些资源等。知识是主体行为的主要依据。生产系统中的主体知识可分为反应层知识、规划层知识及协作层知识。主体行为以刺激-反应模型为基础。首先针对感受器所感知的外界环境信息，然后通过知识搜索模块和行为匹配模块得到行为方案，再通过驱动器将行为方案作用于外界环境。下面为生产者智能主体行为模型具体内容：
(1)感受器和驱动器：感受器用于感知主体外部生产系统外界环境状态变化和内部状态变化，并将变化传递给行为模型。外部环境状态变化来自于生产系统环境中信息的改变，如资源约束、生产状态、生产任务等，内部状态变化则来自于组织中其它主体状态的变化，可表现为主体的权限变化，协作请求，协作响应，异常报告等。驱动器主要是指将主体行为作用于外界环境的模块。它可是人机交互接口，也可以各种辅助工具。
(2)反应层行为：若经感受器传递的信息满足反应层的作用规则或条件时，主体不需经过推理，直接按反应规则付诸行动。例如：机器故障时，自动停机并检查等。
(3)规划层行为：经传感器融合处理的信息无法在反应层进行匹配，则需要根据本地知识库进行一定的推理，作出相应决策，并付诸行动。例如：新订单到达导致生产任务发生变化，生产主管不得不寻求合适的调度策略。除此之外，主体还可以通过学习，更新自己知识库。
(4)协作层行为：在某些情况下，经传感器融合处理的信息涉及到多主体或超出了单个主体的本地处理能力，此时主体则需要按协作层知识进行相应的响应。例如：一般维修工人在维修机器时发现不能成功，从而请求高级维修工人；而高级维修工人响应了该请求，接着两人协同完成了维修任务。
2 仿真建模过程
基于上述生产者智能主体模型，仿真通过集成Agent 模型、离散生产系统仿真软件、数据分析和计算软件以及应用软件开发环境实现。具体的仿真建模过程如下：
第一步，从生产资源、布局方案、人员状况、物流状况等方面收集生产系统生产过程的基本信息，运用离散事件仿真原理，结合所收集信息，应用生产系统仿真软件建立生产系统生产过程基础模型。
第二步，从操作、质量监控、调度、计划、设备管理、维修及工艺管理等方面识别生产系统中个体工作者的基本行为，按本文前面提出Agent 模型对这些行为按协作层，规划层和反应层进行分层归类，应用仿真软件二次开发工具或数据处理软件的智能计算来表达Agent行为，并通过开发集成接口将智能推理过程封装成一个个智推理行为函数，创建Agent 类包含这些成员函数，最后采用动态链接库（DLL）技术将整个Agent 类封装成一个DLL。
第三步，在基本生产过程模型的基础上，运用仿真软件二次开发工具将Agent DLL 挂接进来，以供仿真程序运行中加载并调用。
3 仿真运行过程
仿真初始化阶段，用户打开自定义的仿真控制界面，启动仿真软件，初始化仿真参数。接着，启动生产系统生产过程仿真。在仿真运行到需要生产者时，仿真程序根据生产者行为所处的不同层级，执行相应处理逻辑。如果是反应层行为（例如：机床故障需要停机），则仿真模型中主体行为模块加载Agent DLL 并调用其中的反应行为函数，执行该行为；如果是规划层行为，仿真自动暂停，主体行为模块加载Agent DLL，并调用其中已封装好的智能推理函数自动读取生产状态数据进行推理，返回推理结果，并重新启动仿真程序；如果是协作层行为，则首先针对协作任务通过多主体之间消息传递及响应完成沟通、协商过程，然后再依据沟通或协商结果，执行完成任务所需的反应层行为、规划层行为、或者一般协作行为。最后，仿真运行至设定仿真周期，仿真结束，输出仿真结果。
4 应用案例分析
为了说明所提出仿真方法的可行性及应用价值，根据某摩托车发动机箱体生产单元基本情况，基于前面提出的建模方法，应用软件开发环境采用VC6.0，离散生产系统仿真软件采用Flexsim, 数据处理软件采用Matlab 建立了面向维修任务的多主体仿真模型如所示。通过改变仿真设置比较了单台设备失效时“专业化分工”和“人员自治”两种不同维修策略下的多主体行为及系统绩效。其中，“专业化分工”策略由生产单元制定一名专业维修人员负责维修任务，其他人员只负责生产加工任务；“人员自治”策略下，不再制定专门的维修人员，所有人员都具备一定的维修技能，负责生产加工任务同时也负责维修任务。
在两种策略下，故障修复时间计算方法相同：修复时间=维修前等待时间+维修时间。运行仿真，根据仿真输出数据可知，“专业化分工”策略下仿真周期内，M10 失效了51 次，全部由LR 维修，可以得出其平均维修时间为49.5398 分钟，维修前平均等待时间为11.05882353 分钟，平均修复时间60.59863 分钟；“人员自治”策略下仿真周期内，M10 失效了52 次，其中有11 次是L1 单独完成维修，其它41 次则是在不同协作伙伴协作下完成维修，其中可以得出其平均维修时间为56.64423 分钟，维修前平均等待时间为4.5 分钟，平均修复时间61.14423 分钟。两种策略下维修时间的对比如所示。
仿真结果表明：专业化分工下维修时间与人员自治下维修时间有显著性差异，且前者更短；专业化分工下维修前等待时间与人员自治下维修前等待时间有显著性差异，且后者更短；两种策略下的修复时间无显著性差异。这说明：人员自治下，维修时间尽管较专业化分工下更长，却有更短的维修前等待时间，且修复时间也达到了专业化分工水平；同时不需要专门维修人员, 节省人力资源。因此，仿真结果不仅表明了组织策略对生产系统绩效有很大影响，而且验证了所提出的仿真方法可以用来研究不同组织策略下生产者个体及组织行为对整个生产系统运行效率的影响机理。
5 结论
针对一般离散生产系统仿真无法表达生产者智能行为及其对生产系统的影响和当前智能主体在离散生产系统仿真中应用的不足，本文提出一种基于智能主体模型及集成软件平台的仿真方法，并给出了一个离散生产系统仿真的应用案例。实例研究表明，该方法解决了离散生产系统仿真中人的行为不易表达的难题，为针对生产系统中不同组织策略下生产者个体及组织行为对整个生产系统运行效率的影响机理的仿真提供了一条新的途径。今后研究将以此为基础，进一步对多主体之间的复杂协作行为进行研究。
中国硕士论文网提供大量免费硕士毕业论文,如有业务需求请咨询网站客服人员！
参考文献
[1] Piera M A, Narciso M, Riera D. Optimization of logistic and manufacturing systems through simulation: Acolored Petri net-based methodology [J]. Simulation-Transactions of the Society for Modeling and SimulationInternational, 2004, 80(3): 121～129.
[2] Li Q, Gong J ,Tang J F, et al.Simulation of the Model of Workers' Assignment in Cellular Manufacturingbased on the Multifunctional Workers[A]. 2012 Chinese Control and Decision Conference, 2012, 1(11):992～996.
[3] Bang J Y, Kim Y D.Hierarchical Production Planning for Semiconductor Wafer Fabrication Based on LinearProgramming and Discrete-Event Simulation [J]. Ieee Transactions on Automation Science and Engineering.2012,7(2): 326-336.
[4] Selen W J , Ashayeri J. Manufacturing cell performance improvement: a simulation study [J]. Robotics andComputer-Integrated Manufacturing, 2001,4(17): 169～176.
[5] 杨建军, 寇益. 在线仿真系统在生产计划与调度中的应用[J]. 北京航空航天大学学报,2012,35(2) ：215～218.
[6] Wong T N, Leung C W, Mak K L,et al. Dynamic shopfloor scheduling in multi-agent manufacturingsystems[J]. Expert Systems with Applications, 2006,10(31): 486～494.
[7] Kazemi A, Zarandi M H F, Husseini S M M. A multi-agent system to solve the production-distributionplanning problem for a supply chain: a genetic algorithm approach[J]. International Journal of AdvancedManufacturing Technology, 2012, 44(1-2): 180～193.
[8] Monch L.Autonomous and cooperative control of complex manufacturing processes usingmulti-agent-systems [J]. Wirtschaftsinformatik, 2006,48(2): 107～119.
[9] Wang K J, Lin J T, Weigert G.Agent-based interbay system control for a single-loop semiconductormanufacturing fab[J]. Production Planning & Control, 2007,18(2): 74～90.
[10] Davidsson P, Wernstedt F. A multi-agent system architecture for coordination of just-in-time production anddistribution [J]. Knowledge Engineering Review, 2002,17(4): 317～329.
[11] Chan F T S, Zhang J. A multi-agent-based agile shop floor control system [J]. International Journal ofAdvanced Manufacturing Technology, 2002,19(10): 764～774.
[12] 史忠植. 智能主体及其应用[M]. 北京：科学出版社, 2000.
[13] 王文杰, 叶世伟. 人工智能原理与应用[M]. 北京：人民邮电出版社, 2004.
[14] 刘林源, 朱海滨, 尚文倩. 基于角色的主体服务动态协调机制研究[J]. 系统仿真学报, 2007,19(1) ：38～47.
[15] 汪红兵, 范植华，佘春东. 具有并行约束目标的多主体系统动态角色分配[J]. 计算机研究与发展,2007,44(4) ：693～700.
【一种面向离散生产系统的智能主体仿真方法】相关文章：
面向对象的嵌入式系统设计方法03-18
一种面向固定移动融合的移动控制切换方法03-07
智能机柜监控系统03-04
船舶远程操纵仿真系统的研究03-07
跳频通信系统的仿真研究12-05
电力驱动系统逆变器实时仿真03-18
智能楼宇管理系统的应用03-18
智能无线防盗系统的设计03-18