CN101944201A - 一种基于多智能体的炼钢车间天车调度仿真方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多智能体的炼钢车间天车调度仿真方法，包括以下工艺步骤：根据炼钢车间天车调度的特点，利用多智能体的思想，构建基于多智能体的炼钢车间天车调度仿真模型，并设计了各智能体结构，在其运行中，将全局目标引入模型，采用基于时间倒推和模型沿流程演化相结合的方法，确定局部目标，进而由模型演化规则与局部目标来确定目标工位。本发明充分全面的考虑了时间、空间以及资源上的各种约束条件，所建立的模型，可同时消除天车之间的空间冲突和时间冲突，能及时有效地满足各设备上任务对天车的需求并缩短物料平均通过时间，且由于全局目标的引入，使天车调度策略及运行结果与生产实际更相符。对天车调度的优化具有广泛的适用性。
Description
技术领域
本发明涉及冶金生产计划与调度领域，具体地说是一种适用于解决冶金领域钢厂车间天车动态调度难题的方法。
背景技术
钢铁生产过程中，物流的运输时间占整个物流时间的一半以上，从铁水进入炼钢车间，到连铸形成铸坯的生产过程中，伴随着天车运输、钢包台车运输和辊道运输3种运输形式，而天车运输集装卸、搬运、运输功能于一身，它是钢厂中最重要的物流运输方式，其调度水平成为钢厂各生产工序能否匹配、协调运行的关键，已成为钢厂生产过程稳定高效运转的决定性因素。
合理有效的天车调度，可提高单元工序的生产效率，实现生产物流***的高效运行，进而降低生产运行成本，提高钢厂生产***的整体效益，增强市场竞争力，但天车动态调度是一个NP难题，已有研究存在着较大的局限性，由于考虑的因素不够全面，未能建立一个通用的天车调度模型与方法，难以同时消除天车之间的空间冲突和时间冲突，且难以及时有效地满足各设备上任务对天车的需求以及缩短物料平均通过时间。
发明内容
本发明的目的是克服现有研究方法的不足，建立一种通用的基于多智能体的炼钢车间天车调度方法与模型，为研究天车动态调度及其优化问题提供一种新方法和途径。
本发明根据炼钢车间天车调度的特点，利用多智能体的思想，将天车、工位都抽象为智能体，将整个炼钢车间天车调度***设计为由天车智能体、工位智能体和协调管理智能体组成的多智能体***，构建基于多智能体的炼钢车间天车调度仿真模型，在模型运行中，将全局目标引入模型，采用基于时间倒推和模型沿流程演化相结合的方法，确定局部目标，进而由模型演化规则与局部目标来确定目标工位，并通过各智能体之间的相互协商，共同完成天车动态调度中的资源分配与任务选择。
本发明基于多智能体的炼钢车间天车调度仿真方法的技术方案是：
将整个炼钢车间天车调度***设计为基于多智能体的炼钢车间天车调度***，并将该***分为：协调管理Agent、工位Agent和天车Agent，其三类智能体之间通过相互协商，共同完成天车动态调度中的资源分配与任务选择，分析多智能体技术在天车调度中应用的特点、Agent结构及MAS(Multi-Agent System)的体系结构、运行原理，设计各智能体结构，具体步骤包括：
(1)天车调度***根据任务发生规则确定运输任务集合；
(2)协调管理Agent根据时间倒推和流程相结合的方法，确定局部目标，并与天车Agent和工位Agent交互；根据物料属性将运输任务信息发送给天车和工位Agent，并更新动态知识库；
(3)工位Agent确定目标工位，并将此信息发送给天车Agent；
(4)天车Agent确定最优天车组合，根据移动规则，完成运输任务，并评价仿真结果。
所述的协调管理Agent智能体的规划模块根据全局目标及局部目标生成规则，确定局部目标和各工序作业的预定时间范围，并将局部目标信息发送给候选目标工位Agent，并不断与天车及工位Agent交互，获得各智能体作业实时信息。
所述的工位Agent查询到下一时刻有运输任务时，立即根据作业任务属性，相应的查询各工位动静态属性，确定目标工位Agent。
所述的天车Agent根据以下步骤确定候选天车Agent组合：
(1)根据任务发生规则确定可优先服务的天车；
(2)对候选天车Agent组合进行冲突检测，并预以消解，形成可行性候选天车Agent组合；
(3)预测可行性候选天车Agent组合完成运输任务的能力，以运输时间最短，对所有可行性候选天车Agent组合运行结果进行评价，形成天车组合运行优化序列；
(4)选择序列中最优的天车Agent组合，并与其他天车Agent和协调管理Agent交互。
所述的Agent具有智能性，可通过通信模块感知周围环境，获得其它Agent的信息，更新动态知识库，自动与其它Agent协同完成复杂任务。
将全局目标引入基于多智能体的炼钢车间天车调度模型，采用基于时间倒推和模型沿流程演化相结合的方法来确定局部目标，进而由模型演化规则与局部目标来确定天车的目标工位。
在研究钢厂生产工艺流程与生产组织模式，以及分析钢厂天车调度特点的基础上，分析多智能体技术在天车调度中应用的特点，建立基于多智能体的炼钢车间天车调度仿真模型，并设计各智能体结构及其运行原理。具体的技术方案设计步骤如下：
1、分析MAS在天车调度中应用特点、Agent结构及MAS的体系结构。
2、设计各智能体结构。
3、建立基于多智能体的钢厂天车调度仿真模型。在分析钢厂车间天车调度特点的基础上，建立基于多智能体的钢厂车间天车调度仿真模型。将钢厂天车调度***设计成由天车智能体、工位智能体和协调管理智能体组成的多智能体***。
4、设计各智能体运行原理
1)协调管理智能体运行原理
a)协调管理Agent通过通信模块感知运输任务信息，与天车Agent和工位Agent交互(根据物料属性将运输任务信息发送给天车和工位Agent)，并更新动态知识库。
b)规划模块根据全局目标及局部目标生成规则，确定局部目标(各工序作业的预定时间范围)，并将局部目标信息发送给候选目标工位Agent。
c)不断与天车及工位Agent交互，获得各智能体作业实时信息，更新动态知识库。
2)工位智能体运行原理
a)各类工位Agent通过通信模块，感知协调管理Agent所下达的关于各工序作业的预定时间范围，并将此信息储存到知识库中。
b)各工位Agent与进行上一道工序作业的工位Agent交互，获得上一道工序作业结束时间，并将此信息储存到知识库中。
c)规划模块根据动静态信息，查询空闲的工位Agent(与自身同类)，选择目标工位Agent。
d)目标工位Agent将此状态发送给协调管理Agent，并与其它工位Agent交互。
3)天车智能体运行原理
a)当前天车Agent与其它天车Agent交互，通过通信模块感知其它天车Agent状态，同时与协调管理Agent交互，获得目标工位Agent状态，并更新动态知识库。
b)规划模块首先扫描知识库，对于多个待加工任务，判断运输任务优先级，确定需优先服务的运输任务；接着利用当前观察到的自己和其它天车智能体的状态，确定可优先完成此运输任务及其它次优运输任务的候选天车组合。
c)冲突消解模块根据冲突消解规则和其它天车的动、静态信息，对候选天车组合，进行冲突检测，排除会发生冲突的候选天车组合，形成可行性候选天车智能体组合。
d)预测模块根据预测规则进一步预测这些可行性候选天车完成运输任务的能力。
e)评价模块根据评价规则(综合评价函数)，对所有可行性候选天车的运行结果进行评价，形成天车组合运行优化序列，并将其储存到预测天车序列模块中。
f)移动模块根据移动规则，选择最优天车组合完成相应的运输任务，并经过通信模块将此天车状态发送给协调管理智能体、工位智能体和其他天车智能体。
本发明的有优点主要表现在：
1、根据炼钢车间天车动态调度的特点，充分全面地考虑了时间、空间以及资源上的各种约束条件，建立的天车调度模型，可同时消除天车之间的空间冲突和时间冲突，能及时有效地满足各设备上任务对天车的需求以及缩短物料平均通过时间，可实现炼钢车间天车的动态调度，能有效地刻画并反映炼钢车间天车调度的基本特征；
2、将全局目标和信息引入基于多智能体的炼钢车间天车调度模型，并进行了全局优化，使天车调度策略与车间的生产实际情况更相符。
3、此方法对天车调度优化具有较强的通用性和广泛的适用性，为解决天车调度难题提供了一种新的、有效途径和手段；
附图说明
图1为本发明的基于多智能体的天车调度模型总体结构示意图；
图2为本发明的工位智能体结构示意图；
图3为本发明的天车智能体结构示意图；
图4为本发明的确定目标工位Agent流程图；
图5为本发明的确定最优天车Agent组合流程图；
图6为本发明的确定候选天车Agent组合流程图；
图7为本发明的基于多Agent的炼钢车间天车调度仿真模型主流程图。
具体实施方式
下面结合附图以实例进一步说明本发明的实质内容。
实施例1
利用多智能体的思想来实现某炼钢车间天车调度***的建模与分析，可以将基于多智能体的炼钢车间天车调度***分为：协调管理Agent、工位Agent和天车Agent(如图1所示)，其工位Agent和天车Agent结构如图2、图3所示。其中(1)天车调度***根据任务发生规则确定运输任务集合；(2)协调管理Agent根据时间倒推和流程相结合的方法，确定局部目标，并与天车Agent和工位Agent交互；(3)工位Agent确定目标工位，并将此信息发送给天车Agent；(4)天车Agent确定最优天车组合，根据移动规则，完成运输任务，并评价仿真结果。
如图4所示，工位Agent查询到下一时刻有运输任务时，立即根据作业任务属性，相应的查询各工位动静态属性，确定目标工位Agent。(1)假如只有一个工位Agent空闲，则将此工位确定为目标工位Agent。(2)假如各工位Agent都在作业，则考虑最早完成作业的工位Agent，并将此工位确定为目标工位Agent。(3)假如有多个(两个以上)空闲工位，则通过预测模块选择目标工位Agent：首先预测模块预测同类所有空闲工位完成加工作业的时间；其次评价模块对预测结果进行评价，选择出各工位Agent完成作业时间与预定时间范围最为匹配的工位Agent，由此确定目标工位Agent，并将信息存储到知识库中。
如图5所示，天车Agent有运输任务进入后，首先，立即查询所有天车Agent和工位Agent状态，以此来确定候选天车Agent组合(如图6所示)：(1)根据任务发生规则确定可优先服务的天车：①假如没有合适的天车，则计算正在作业的天车可优先服务于此任务的优先性，并将优先度最大的天车确定为候选天车Agent；②假如只有一台合适的天车Agent，则将此天车确定为候选天车Agent；③假如没有一台合适的天车Agent，则通过预测模块预测所有天车完成此运输任务的时间，将满足所有运输时间范围的天车，确定为候选天车Agent；④依次查询上一道工序，确定此工位的候选天车Agent；⑤将各工位候选天车Agent进行组合，形成候选天车Agent组合。(2)对候选天车Agent组合进行冲突检测，并预以消解，形成可行性候选天车Agent组合。(3)预测可行性候选天车Agent组合完成运输任务的能力，以运输时间最短，对所有可行性候选天车Agent组合运行结果进行评价，形成天车组合运行优化序列。(4)选择序列中最优的天车Agent组合，并与其他天车Agent和协调管理Agent交互。
如图7所示，基于多智能体的炼钢车间天车调度***运行流程如下：
Step 1：确定边界条件，将仿真时间描述为t；
Step 2：协调管理Agent确定局部目标；
Step 3：工位Agent确定目标工位；
Step 4：天车Agent确定最优天车组合；
Step 5：天车Agent根据移动规则，完成此运输任务；
Step 6：天车、工位、协调管理Agent及其物料属性更新；
Step 7：假如t＜T，则返回第2步，否则转到下一步；
Step 8：仿真结果输出。
Claims (6)
1.一种基于多智能体的炼钢车间天车调度仿真方法，其特征在于：将整个炼钢车间天车调度***设计为基于多智能体的炼钢车间天车调度***，并将该***分为：协调管理Agent、工位Agent和天车Agent，其三类智能体之间通过相互协商，共同完成天车动态调度中的资源分配与任务选择，分析多智能体技术在天车调度中应用的特点、Agent结构及MAS(Multi-Agent System)的体系结构、运行原理，设计各智能体结构，具体步骤包括：
(1)天车调度***根据任务发生规则确定运输任务集合；
(2)协调管理Agent根据时间倒推和流程相结合的方法，确定局部目标，并与天车Agent和工位Agent交互；根据物料属性将运输任务信息发送给天车和工位Agent，并更新动态知识库；
(3)工位Agent确定目标工位，并将此信息发送给天车Agent；
(4)天车Agent确定最优天车组合，根据移动规则，完成运输任务，并评价仿真结果。
2.根据权利要求1所述的基于多智能体的炼钢车间天车调度仿真方法，其特征是：所述的协调管理Agent智能体的规划模块根据全局目标及局部目标生成规则，确定局部目标和各工序作业的预定时间范围，并将局部目标信息发送给候选目标工位Agent，并不断与天车及工位Agent交互，获得各智能体作业实时信息。
3.根据权利要求1所述的基于多智能体的炼钢车间天车调度仿真方法，其特征是：所述的工位Agent查询到下一时刻有运输任务时，立即根据作业任务属性，相应的查询各工位动静态属性，确定目标工位Agent。
4.根据权利要求1所述的基于多智能体的炼钢车间天车调度仿真方法，其特征是：所述的天车Agent根据以下步骤确定候选天车Agent组合：
(1)根据任务发生规则确定可优先服务的天车；
(2)对候选天车Agent组合进行冲突检测，并预以消解，形成可行性候选天车Agent组合；
(3)预测可行性候选天车Agent组合完成运输任务的能力，以运输时间最短，对所有可行性候选天车Agent组合运行结果进行评价，形成天车组合运行优化序列；
(4)选择序列中最优的天车Agent组合，并与其他天车Agent和协调管理Agent交互。
5.根据权利要求1所述的基于多智能体的炼钢车间天车调度仿真方法，其特征是：所述的Agent具有智能性，可通过通信模块感知周围环境，获得其它Agent的信息，更新动态知识库，自动与其它Agent协同完成复杂任务。
6.根据权利要求1所述的基于多智能体的炼钢车间天车调度仿真方法，其特征是：将全局目标引入基于多智能体的炼钢车间天车调度模型，采用基于时间倒推和模型沿流程演化相结合的方法来确定局部目标，进而由模型演化规则与局部目标来确定天车的目标工位。
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