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动态调度决策机制及其知识更新研究

作　者: 王超
导　师: 包振强
学　校: 扬州大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 动态调度多Agent系统强化学习合同网模糊Petri网粗糙集知识更新 Jini
分类号: TP393.02
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
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内容摘要

信息化革命正在打破并重组现存的国际经济秩序和结构,并促使其由物质型向信息型经济转变。制造企业要在急剧变化的市场环境下赢得竞争优势,信息化势在必行,动态调度技术作为制造业信息化的一个研究热点,其重要的理论和应用价值也日益突出。本文以基于知识的车间动态调度为研究对象,构建了多Agent的系统总体结构,提出了基于强化学习的车间作业投放策略,研究了基于合同网的车间资源分配机制,同时也研究了系统中知识的获取、融合过程,最后对知识的更新机制做了一定的探讨。1.构建基于多Agent的动态调度系统总体结构。分析动态调度系统中的三个层次,描述系统中主要Agent及其职能,构造一种统一的Agent结构,并给出系统的总体结构,基于多Agent的总体结构满足现代制造企业多层次、多类型和多功能的需求。2.提出基于强化学习的车间作业投放策略。在Q学习的动作设置上,提出一种静态与动态动作相结合的动作组概念,同时在动作组的选择策略上引入聚度的概念,提出基于分布均匀度的动作组选择策略。由车间作业调度相关概念,完成作业投放知识库的构建、初始化和奖惩函数的设定。3.探讨基于行为实例集的资源分配知识库建模。针对传统多Agent系统中合同网协商效率低等缺陷,提出一种改进的合同网模型。描述招投标集合,构建知识获取的框架。研究基于粗糙集的属性知识获取,构造决策表框架。研究基于专家行为实例集的决策属性知识获取,生成决策表并进行相关分析。针对不同专家获取的决策知识的冲突问题,提出一种结合专家权威度的表决法来实现知识融合,最终生成公共调度决策表。4.研究基于合同网的车间资源分配机制。给出基于改进合同网的招投标过程算法。针对各条件属性对知识推理的影响程度不同,分析条件属性权重以及可信度。研究基于模糊Petri网的知识推理机制,运用规格化的条件属性知识和规则知识,进行模糊推理,最终为各个作业分配执行资源。5.研究动态调度决策体系的知识更新。通过内外两方面来说明制造企业中知识更新的必要性。提出基于强化学习的自适应更新机制,在自适应调度决策表的初始化过程中融入规则知识的支持率,奖惩值的设定也综合考虑各个条件属性的权值,使得调度决策与知识更新过程更为合理有效。6.对动态调度决策系统的设计与实现进行了探讨。建立基于Jini技术的动态调度系统集成构架。详细描述了各个模块组成及功能,给出了调度决策系统的执行顺序图。结合本文的理论研究,初步实现了动态调度决策原型系统。

动态调度决策机制及其知识更新研究

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