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    基于合同網(wǎng)協(xié)議的工藝路線(xiàn)規(guī)劃與作業(yè)調(diào)度研究

    2020-09-23 10:22:00陳大林
    關(guān)鍵詞:投標(biāo)路線(xiàn)協(xié)作

    陳大林

    (東南大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,江蘇 南京 211189)

    現(xiàn)代制造生產(chǎn)車(chē)間有兩個(gè)關(guān)鍵任務(wù):工藝路線(xiàn)規(guī)劃和作業(yè)調(diào)度[1]。工藝路線(xiàn)是指生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)品零部件從毛坯到成品的加工路線(xiàn),它是制訂零件生產(chǎn)工藝過(guò)程和車(chē)間任務(wù)分配的重要依據(jù),與刀具、機(jī)床等車(chē)間資源聯(lián)系緊密。工藝路線(xiàn)規(guī)劃就是根據(jù)企業(yè)目標(biāo)以及生產(chǎn)車(chē)間的資源,找出最合適的產(chǎn)品零部件加工工序和加工路線(xiàn)。生產(chǎn)企業(yè)通常安排產(chǎn)品零件和工序數(shù)量多于設(shè)備和工人等資源,避免浪費(fèi)資源以節(jié)省制造成本。作業(yè)調(diào)度的目的就是為零件合理地分配設(shè)備等資源,并根據(jù)給定的工序和路線(xiàn)合理地安排加工時(shí)間,使得企業(yè)的生產(chǎn)效率與效益實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化。

    作業(yè)調(diào)度問(wèn)題是復(fù)雜問(wèn)題,也是NP(nondeterministic polynomial-bounders)問(wèn)題,隨著制造企業(yè)的市場(chǎng)環(huán)境越來(lái)越具有不確定性,以及客戶(hù)需求不斷改變導(dǎo)致訂單不斷調(diào)整,使得作業(yè)調(diào)度變得更加復(fù)雜。因此,很多學(xué)者[1-3]將工藝路線(xiàn)規(guī)劃與作業(yè)調(diào)度優(yōu)化分開(kāi),單獨(dú)進(jìn)行研究,然而這樣導(dǎo)致制造系統(tǒng)的靈活性不足,生產(chǎn)效率也較為低下。部分學(xué)者[4]嘗試一種把工藝路線(xiàn)規(guī)劃與作業(yè)調(diào)度集成的方法:為每個(gè)工件保留多個(gè)工藝路線(xiàn),作業(yè)調(diào)度時(shí),根據(jù)車(chē)間作業(yè)實(shí)際情況動(dòng)態(tài)選擇一條最合適的工藝路線(xiàn)。

    近年來(lái),隨著分布式人工智能技術(shù)的發(fā)展,一些智能算法被單獨(dú)用于工藝路線(xiàn)規(guī)劃和作業(yè)調(diào)度。潘全科[5]研究了基于多智能體系統(tǒng)的多目標(biāo)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題,建立了多資源、多工藝、多目標(biāo)的動(dòng)態(tài)調(diào)度模型,采用基于周期和事件驅(qū)動(dòng)的調(diào)度策略及動(dòng)態(tài)算法,仿真結(jié)果表明了算法的可行性和優(yōu)越性。文獻(xiàn)[6]介紹了一種基于分層次工藝路線(xiàn)案例庫(kù)、結(jié)合層次分析法進(jìn)行工藝路線(xiàn)檢索的方案,并進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證。

    本文研究了工藝路線(xiàn)規(guī)劃與作業(yè)調(diào)度問(wèn)題,對(duì)多智能體系統(tǒng)及其應(yīng)用進(jìn)行了介紹,分析了合同網(wǎng)協(xié)議在多智能體系統(tǒng)中的協(xié)作機(jī)制,將信任度指標(biāo)引入經(jīng)典合同網(wǎng)協(xié)議,并以某軸類(lèi)零件為例,給出了基于合同網(wǎng)協(xié)議的工藝路線(xiàn)規(guī)劃及作業(yè)調(diào)度方案,最后進(jìn)行了總結(jié)。

    1 多智能體系統(tǒng)

    智能體(Agent)和多智能體系統(tǒng)(Multi-Agent system,MAS)的概念起源于人工智能領(lǐng)域,一直以來(lái)都是分布式人工智能的主要研究方向之一[7]。由于多智能體系統(tǒng)有著健壯、可靠、高效、可擴(kuò)展等一系列特性,一直備受學(xué)術(shù)界和工程應(yīng)用界關(guān)注。在智能制造系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造、工業(yè)機(jī)器人、故障診斷與監(jiān)控、空地交通管理系統(tǒng)等許多領(lǐng)域得到越來(lái)越多的應(yīng)用[3,4,8-10]。

    Van[8]將多智能體系統(tǒng)應(yīng)用到工業(yè)過(guò)程控制。首先進(jìn)行任務(wù)分解,并設(shè)計(jì)了多個(gè)Agent,包括跟蹤Agent、過(guò)程Agent等。然后通過(guò)協(xié)作將所有Agent組合成一個(gè)MAS,實(shí)現(xiàn)對(duì)大型設(shè)備的過(guò)程控制。Hussain等[10]針對(duì)分布式制造控制系統(tǒng),提出了一個(gè)基于Multi-Agent系統(tǒng)的評(píng)價(jià)機(jī)制,利用完工時(shí)間、平均機(jī)器利用率和零件平均等待時(shí)間為基準(zhǔn)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià),并對(duì)仿真模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。Baker[11]介紹了多種多智能體結(jié)構(gòu),對(duì)調(diào)度算法、工序安排算法和推拉算法等常見(jiàn)的工廠控制算法進(jìn)行了解釋?zhuān)⒚枋隽巳绾卧贛ulti-Agent異構(gòu)的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)制造工廠控制算法。

    2 合同網(wǎng)協(xié)議及其應(yīng)用

    合同網(wǎng)協(xié)議最早由Smith 和Davis提出[12],在分布式人工智能領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛。CNP(contract net protocol)經(jīng)常被用來(lái)解決分布式環(huán)境下多節(jié)點(diǎn)之間的任務(wù)協(xié)作問(wèn)題,它是實(shí)現(xiàn)Agent之間有效協(xié)作的一種協(xié)議,也是MAS具有代表性的協(xié)作機(jī)制之一。

    徐燕妮[13]分析了多Agent協(xié)作合同網(wǎng)協(xié)議,并且探討了如何減少多智能體系統(tǒng)通信量、提高系統(tǒng)的執(zhí)行速度。將信任度、積極度、友好度和信號(hào)強(qiáng)度等心智狀態(tài)參數(shù)引入到CNP中,兼顧了系統(tǒng)協(xié)作的成功率和系統(tǒng)協(xié)作的性能;趙新宇等[14]提出了一種自私Agent的可信度模型,由于自私Agent在自己能力不足的情況下仍有可能對(duì)系統(tǒng)發(fā)布的任務(wù)進(jìn)行投標(biāo),因此將其引入可信度模型,可避免因自私Agent能力不足而多次協(xié)商導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降、任務(wù)完成質(zhì)量差等缺點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于可信度模型的Agent協(xié)商策略能顯著提高系統(tǒng)性能。

    CNP節(jié)點(diǎn)之間的任務(wù)分配與接受構(gòu)成了類(lèi)似合同的關(guān)系。其工作流程為:產(chǎn)生任務(wù)的節(jié)點(diǎn)Agent(也稱(chēng)為管理Agent)根據(jù)自身的知識(shí)庫(kù)規(guī)則、當(dāng)前工作狀態(tài)等信息,向其他Agent發(fā)布任務(wù)標(biāo)書(shū);接收到任務(wù)通知的節(jié)點(diǎn)Agent,將根據(jù)自身的知識(shí)庫(kù)規(guī)則、當(dāng)前工作狀態(tài)、預(yù)期收益等決定是否向管理Agent進(jìn)行投標(biāo)操作。當(dāng)節(jié)點(diǎn)Agent發(fā)現(xiàn)一個(gè)適合自身的任務(wù)時(shí),它會(huì)向管理Agent提交一個(gè)激活請(qǐng)求(該請(qǐng)求可以理解為投標(biāo)標(biāo)的),而管理Agent可能會(huì)收到多個(gè)激活請(qǐng)求(標(biāo)的),基于任務(wù)信息、自身知識(shí)庫(kù)規(guī)則、當(dāng)前工作狀態(tài)等,管理Agent將會(huì)選擇一個(gè)最合適的Agent并給它分配任務(wù),這個(gè)Agent就是中標(biāo)者。管理Agent與節(jié)點(diǎn)Agent之間就簽訂了完成該任務(wù)的合同。

    在合同網(wǎng)協(xié)議中,管理Agent和節(jié)點(diǎn)Agent均不需要預(yù)先規(guī)定,其角色也可以根據(jù)需要互換。任何發(fā)起任務(wù)廣播通知的Agent,就成為了管理Agent,而應(yīng)答投標(biāo)的Agent就是節(jié)點(diǎn)Agent。對(duì)于制造系統(tǒng)中的工藝路線(xiàn)規(guī)劃任務(wù)以及作業(yè)調(diào)度任務(wù),分解后的待求解任務(wù)由承擔(dān)者Agent負(fù)責(zé)完成,一旦出現(xiàn)無(wú)法完成的情況,承擔(dān)者Agent就變?yōu)楣芾鞟gent,向系統(tǒng)發(fā)布廣播通知,承擔(dān)者Agent根據(jù)自身知識(shí)庫(kù)規(guī)則,從返回的投標(biāo)當(dāng)中選擇最優(yōu)的投標(biāo)者(節(jié)點(diǎn)Agent),將任務(wù)發(fā)送給他,建立對(duì)應(yīng)的合同。

    3 基于合同網(wǎng)協(xié)議的工藝路線(xiàn)規(guī)劃與作業(yè)調(diào)度方案

    工藝路線(xiàn)規(guī)劃與車(chē)間作業(yè)調(diào)度聯(lián)合,有利于提高制造車(chē)間生產(chǎn)效率,提高產(chǎn)品質(zhì)量。由于作業(yè)調(diào)度是NP問(wèn)題,特別是當(dāng)市場(chǎng)訂單變化、設(shè)備故障等意外情況出現(xiàn)時(shí),需要對(duì)工藝路線(xiàn)、制造車(chē)間設(shè)備、人員以及資源等展開(kāi)協(xié)作,因此本文以生產(chǎn)車(chē)間常見(jiàn)的軸類(lèi)零件為例,分析基于合同網(wǎng)協(xié)議的工藝路線(xiàn)規(guī)劃與作業(yè)調(diào)度協(xié)作方案,縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期、提升產(chǎn)品質(zhì)量和企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。

    3.1 經(jīng)典合同網(wǎng)協(xié)議

    根據(jù)車(chē)間設(shè)備資源情況,軸類(lèi)零件的工藝路線(xiàn)可以有3種:L1,L2,L3。零件加工工序見(jiàn)表1,其中L1為最優(yōu)推薦工藝路線(xiàn),該表構(gòu)成了任務(wù)管理Agent。

    表1 零件加工工序

    當(dāng)發(fā)生數(shù)控銑床故障的特殊事件,管理Agent給系統(tǒng)內(nèi)所有Agent發(fā)布一個(gè)標(biāo)記,并記錄任務(wù)需求。管理Agent發(fā)布任務(wù):1臺(tái)數(shù)控銑床故障,需要數(shù)控銑削設(shè)備。系統(tǒng)內(nèi)其他節(jié)點(diǎn)收聽(tīng)到了任務(wù)廣播,根據(jù)自身知識(shí)庫(kù)規(guī)則,判斷是否在自身能力范圍內(nèi),當(dāng)前生產(chǎn)條件是否適合激活響應(yīng)任務(wù),如果系統(tǒng)中有多個(gè)任務(wù),對(duì)多個(gè)任務(wù)進(jìn)行評(píng)價(jià),選擇最合適的任務(wù)進(jìn)行投標(biāo);管理Agent可能會(huì)收到好幾份投標(biāo)書(shū),它依據(jù)自身知識(shí)庫(kù)規(guī)則,對(duì)投標(biāo)者進(jìn)行評(píng)估,然后選擇最優(yōu)的投標(biāo)者作為中標(biāo)者,并向系統(tǒng)其他Agent發(fā)布中標(biāo)通告,與中標(biāo)者簽訂合同,中標(biāo)節(jié)點(diǎn)Agent激活,完成任務(wù)。系統(tǒng)的協(xié)作流程如圖1所示。

    圖1 管理Agent與節(jié)點(diǎn)Agent的協(xié)作流程圖

    經(jīng)典CNP可以實(shí)現(xiàn)任務(wù)的求解,但同時(shí)也存在著一些不足,會(huì)對(duì)實(shí)際的協(xié)作過(guò)程及效率有所影響,特別是對(duì)多數(shù)量的節(jié)點(diǎn)Agent系統(tǒng)。主要有以下幾點(diǎn):

    1)任務(wù)發(fā)布。

    管理Agent將任務(wù)標(biāo)書(shū)以廣播的形式發(fā)送給系統(tǒng)中所有節(jié)點(diǎn)Agent,但實(shí)際上只有部分節(jié)點(diǎn)Agent有能力去執(zhí)行這些任務(wù),這可能會(huì)導(dǎo)致通信網(wǎng)絡(luò)堵塞,耗費(fèi)了大量的系統(tǒng)資源。

    2)質(zhì)量評(píng)價(jià)。

    中標(biāo)Agent完成任務(wù)后,將結(jié)果發(fā)送給管理Agent,但是管理Agent沒(méi)有對(duì)中標(biāo)Agent完成任務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià),這對(duì)于管理Agent來(lái)說(shuō),節(jié)點(diǎn)Agent就不存在能力的差別,這樣會(huì)造成系統(tǒng)的求解能力降低。

    3.2 改進(jìn)合同網(wǎng)協(xié)議

    工藝路線(xiàn)規(guī)劃與作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)Agent的數(shù)量較多,且系統(tǒng)對(duì)任務(wù)質(zhì)量要求較高,為了節(jié)省系統(tǒng)資源,提高協(xié)作效率,更好地解決任務(wù),考慮引入信任度指標(biāo)。

    將信任度引入到節(jié)點(diǎn)Agent,作為任務(wù)分配的主要指標(biāo)之一,當(dāng)管理Agent對(duì)某個(gè)節(jié)點(diǎn)Agent的信任度越高,則將任務(wù)分配給該節(jié)點(diǎn)Agent的可能性就越大。針對(duì)軸類(lèi)零件,數(shù)控銑床完成銑削任務(wù)的信任度記為:Trust(Mk,M_i,j,其中M表示銑削設(shè)備,k表示第k臺(tái)設(shè)備,M_i表示銑削加工子工序,j表示能力值(設(shè)定初始值0.5)。在多智能系統(tǒng)運(yùn)行中,信任度指標(biāo)是動(dòng)態(tài)調(diào)整的,比如:銑削設(shè)備M2,在加工銑鍵槽M_2的任務(wù)中,完成的質(zhì)量好,系統(tǒng)會(huì)給能力值j加上一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)系數(shù)Δaward。反之,如果完成的質(zhì)量不好,系統(tǒng)會(huì)給能力值j減去一個(gè)懲罰系數(shù)Δaward。引入信任度是激活了Agent的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制,有利于多智能體系統(tǒng)對(duì)Agent的掌握。

    3.3 改進(jìn)的合同網(wǎng)協(xié)議工藝路線(xiàn)規(guī)劃與作業(yè)調(diào)度協(xié)作方案

    參考表1的某軸類(lèi)零件的工藝路線(xiàn),當(dāng)突發(fā)情況發(fā)生時(shí),如數(shù)控車(chē)床N1故障,任務(wù)分配協(xié)作的過(guò)程如下:

    1)發(fā)標(biāo)。

    管理Agent以廣播的形式向投標(biāo)對(duì)象發(fā)送任務(wù)信息,投標(biāo)對(duì)象選擇信任度為T(mén)rust(Nk,N_i,j)的節(jié)點(diǎn)Agent,擬定的標(biāo)書(shū)格式為:

    Contract={Contract ID,Manager,Task,Task_Restriction,Deadline}

    其中:Contract ID為合同編號(hào),即任務(wù)編號(hào);Manager為管理Agent;Task為任務(wù)描述;Task_Restriction為Manager對(duì)任務(wù)完成的要求;Deadline為Manager規(guī)定的投標(biāo)截止時(shí)間。

    2)投標(biāo)。

    其余數(shù)控車(chē)床設(shè)備節(jié)點(diǎn)Agent收到標(biāo)書(shū),首先閱讀任務(wù)和任務(wù)要求項(xiàng),以及自身知識(shí)庫(kù),判斷自身的能力及自身的情況(作業(yè)情況、資源情況等)決定是否投標(biāo),如果決定投標(biāo),在規(guī)定的5 s內(nèi)進(jìn)行投標(biāo)。

    3)中標(biāo)。

    管理Agent接收到發(fā)來(lái)的標(biāo)書(shū),主要考慮節(jié)點(diǎn)Agent的信任度Trust,從中選擇一個(gè)合適的Agent作為中標(biāo)者。初次投標(biāo)選擇隨機(jī)。

    4)流標(biāo)。

    如果管理Agent沒(méi)有找到合適的中標(biāo)者,或者節(jié)點(diǎn)Agent沒(méi)有在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)響應(yīng),那么管理Agent宣布流標(biāo),重新招標(biāo)。

    5)簽訂合同。

    數(shù)控車(chē)床N3節(jié)點(diǎn)Agent作為中標(biāo)者,在接收到管理Agent同意激活指令后,如果因狀態(tài)改變不簽訂合同或在5 s內(nèi)沒(méi)有啟動(dòng)工作,那么管理Agent將轉(zhuǎn)向下一個(gè)狀態(tài),重新招標(biāo)。

    6)任務(wù)結(jié)束。

    當(dāng)任務(wù)結(jié)束時(shí),數(shù)控車(chē)床N3節(jié)點(diǎn)Agent向管理Agent報(bào)告執(zhí)行結(jié)果,管理Agent完成對(duì)數(shù)控車(chē)床N3節(jié)點(diǎn)Agent評(píng)價(jià),并給出獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰信任度值。如果任務(wù)沒(méi)有正常結(jié)束,那么管理Agent將重新招標(biāo)。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    工藝路線(xiàn)規(guī)劃與車(chē)間調(diào)度問(wèn)題是制造企業(yè)的兩個(gè)核心任務(wù),本文開(kāi)展了基于合同網(wǎng)協(xié)議的工藝路線(xiàn)規(guī)劃與作業(yè)車(chē)間調(diào)度策略研究,設(shè)計(jì)了經(jīng)典合同網(wǎng)協(xié)議協(xié)作流程,以及信任度指標(biāo),并對(duì)典型軸類(lèi)零件工藝進(jìn)行分析,給出了基于合同網(wǎng)協(xié)議的工藝路線(xiàn)規(guī)劃與作業(yè)調(diào)度協(xié)作方案。如何高效地綜合工藝路線(xiàn)規(guī)劃與車(chē)間調(diào)度問(wèn)題目前依然是制造企業(yè)的核心問(wèn)題,合同網(wǎng)協(xié)議等多智能體系統(tǒng)的協(xié)作協(xié)議為解決這一問(wèn)題提供了一個(gè)新的思路,其將會(huì)進(jìn)一步促進(jìn)制造業(yè)向智能制造發(fā)展。

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    讀者(2017年14期)2017-06-27 12:27:06
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