基于Multi-Agent的作业车间调度策略研究

ＤＯＩ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.２０９５－５０９Ｘ.２０２０.０８.０１９
基于Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ的作业车间调度策略研究
陈大林
(东南大学机械工程学院ꎬ江苏南京㊀２１１１８９)
摘要:车间调度问题的研究具有重要的理论及实用价值ꎬ为此研究了基于Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ的作业车间调度问题ꎮ对Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ系统及其在制造作业车间调度中的应用进行了简要介绍ꎬ提出了一种基于Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ黑板模型的作业车间调度方案ꎬ定义了车间管理Ａｇｅｎｔ㊁工作单元Ａｇｅｎｔ㊁任务管理Ａｇｅｎｔ㊁事件Ａｇｅｎｔ等作业车间调度系统模型ꎬ探讨了Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ黑板模型及知识库规则ꎬ提出了基于黑板模型实现作业车间调度管理框架ꎮ研究表明ꎬ基于Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ的作业车间调度策略可以实现车间资源的合理分配与调度ꎬ提升企业竞争力ꎮ关键词:Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔꎻ作业车间ꎻ调度ꎻ黑板模型
中图分类号:ＴＨ１６６ꎻＴＰ３９１㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀文章编号:２０９５－５０９Ｘ(２０２０)０８－００８９－０４㊀㊀作业车间调度是指根据一组特定的规则和指标ꎬ对制造企业有限的资源进行合理的配置和调节ꎬ以满足企业的需求和目标ꎬ提高企业的经济效益[１]ꎮ近年来ꎬ由于现代制造系统的市场运行环境越来越充满了不确定性ꎬ制造业一直以来都需要面对各种挑战:市场的动态需求㊁制造任务不断变化ꎬ生产任务不可预期地增加与减少㊁某些生产资料的紧缺和引入㊁加工工艺及时间的变化等ꎮ这些不确定性和动态性组合在一起ꎬ进而使车间调度变得更加困难ꎮ甚至有调查表明[２]ꎬ制造过程有
９５％的时间消耗在非切削过程中ꎮ因此ꎬ作业车间调度是制造中最基本㊁最重要的问题之一ꎬ其对制造过程中资源合理分配㊁缩短加工时间以及提高生产效率等具有重要的实际意义ꎮ
早在１９５４年Ｊｏｈｎｓｏｎ研究了流水车间调度的问题之后ꎬ由于调度问题的理论价值和实用意义ꎬ众多学者对车间调度问题进行了广泛的研究[３－４]ꎮ近年来ꎬ随着研究的逐渐深入ꎬ大量的研究成果相继问世ꎬ形成了一系列先进的研究算法ꎬ解决了许多典型的调度优化问题ꎬ包括基于启发式规则的方法㊁分枝定界法㊁拉格朗日松弛算法㊁遗传算法和多智能体(Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ)方法等ꎮ特别是多智能体方法ꎬ其是从分布式人工智能(ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅꎬＤＡＩ)领域扩展而来ꎬ对于作业车间调
度这类具有ＮＰ困难特性ꎬ比较复杂的分布式系统有着天然的适合度ꎬ为解决作业车间调度问题提供了一个新途径ꎮ
本文对Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ系统进行简要介绍ꎬ分析了Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ系统在制造作业车间调度中的应用ꎬ提出一种基于Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ黑板模型的作业车间调度方案及框架ꎬ并探讨了Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ黑板模型及知识库规则ꎮ
１㊀Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ系统
Ａｇｅｎｔ一般被定义为智能体ꎬＷｏｏｌｄｒｉｄｇｅ[５]指
出:Ａｇｅｎｔ能感知环境ꎬ并能自治地运行ꎬ一般来说ꎬ它具有反应性㊁自治性㊁环境针对性和社会性ꎮ
反应性ꎬ即Ａｇｅｎｔ能感知周围环境ꎬ并在环境发生变化时及时做出响应ꎮ自治性ꎬ即Ａｇｅｎｔ具有主动权ꎬ可以不受其他Ａｇｅｎｔ的控制ꎮ环境针对性ꎬ即Ａｇｅｎｔ对环境变化做出针对性的反应ꎮ社会性ꎬ即多个Ａｇｅｎｔ之间可以通过特定协议进行通信交互ꎬ完成目标ꎮ
Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ系统是指由一组Ａｇｅｎｔ组成的耦
合系统ꎬＡｇｅｎｔ被看成是Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ系统的微观层次ꎬ每个Ａｇｅｎｔ都有自己的控制域及运行机制ꎬ可以实施具有一定 智商 的特定的行为ꎬ但不能独立解决整个任务ꎻ而Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ系统通过对各
收稿日期:２０２０－０４－０２
基金项目:江苏省社会科学基金资助项目(１６ＧＬＣ００３)
作者简介:陈大林(１９８０ )ꎬ男ꎬ讲师/工程师ꎬ博士ꎬ主要从事现代制造和智能制造研究ꎬｃｈｅｎｄａｌｉｎ＠ｓｅｕ.ｅｄｕ.ｃｎ.
９８ ２０２０年８月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀机械设计与制造工程㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Ａｕｇ.２０２０第４９卷第８期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀ＭａｃｈｉｎｅＤｅｓｉｇｎａｎｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Ｖｏｌ.４９Ｎｏ.８
层次Ａｇｅｎｔ的组织与协作ꎬ可以实现需要更高灵活性㊁环境适应性以及柔性的综合功能ꎬ以解决问题ꎮ制造车间的各加工设备㊁工艺数据是分散的ꎬ各个设备Ａｇｅｎｔ具有自己控制域的完整的信息ꎬ但不足以解决所有突发问题ꎬＡｇｅｎｔ之间可以通信ꎬ异步计算ꎬ通过协作解决任务ꎮ由于作业车间调度系统的制造任务经常是动态变化的ꎬ市场变化㊁设备故障等不确定性㊁动态性和复杂性组合在一起ꎬ使调度变得更加困难ꎬ因此将Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ系统应用到车间作业调度问题ꎬ为解决车间作业调度问题提供了一种有效方法ꎮ
２㊀Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ系统在制造作业车间调度中的应用
作业车间的调度是现代制造系统一项最基本㊁最重要的任务ꎬ由于Ａｇｅｎｔ技术具有处理分布式特点的自然属性ꎬ基于Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ系统的作业车间调度问题引起了很多学者的关注ꎮ
Ｍａｔｕｒａｎａ等[６]针对分布式制造系统ꎬ设计了一种基于Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ的协调机制框架ꎬ并且在制造车间进行了实践应用ꎬ研究表明该协调框架对其他分布式智能制造系统也同样适用ꎮＴａｋａｈａｓｈｉ等[７]将Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ系统应用于制造企业关于市场变化的预测上ꎬ构建了一个具有共享服务的市场模型ꎬ利用Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ仿真来描述制造车间生产计划的决策过程ꎮＰｅｎｇ等[８]为解决企业缺乏集成能力的问题ꎬ设计了一组具有专门知识库的Ａｇｅｎｔꎬ收集信息并与其他管理系统㊁人力管理人员和分析人员进行协作ꎬ并通过一个集成场景对Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ系统进行了仿真ꎮＢａｋｅｒ[９]介绍了多种多智能体结构ꎬ解释了调度算法㊁工序安排算法和推拉算法等常见的工厂控制算法ꎬ并描述了如何在Ｍｕｌｔｉ－Ａ￣ｇｅｎｔ异构的环境下实现制造工厂控制算法ꎮＨｕｓ￣ｓａｉｎ等[１０]在分布式制造控制系统中ꎬ基于Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ系统建立了一个系统性能评价机制ꎬ以完工时间㊁平均机器利用率和零件平均等待时间为基准对系统进行评价ꎬ对仿真模型进行仿真实验ꎮ
３㊀基于Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ黑板模型的作业车间调度
现代制造业系统是分布式开放系统ꎬ一直以来都需要面对各种挑战[１１－１４]ꎬ比如:如何保持高效的市场核心竞争力ꎬ如何快速响应市场的动态需求ꎬ不断提高自身效率等ꎬ这些也都是制造业能健康发展的核心要素ꎮ制造工厂的作业车间调度是先进制造系统的基础和核心技术ꎮ因此高效的作业车间调度方法与优化技术ꎬ对于先进制造企业的现代化具有重要的现实意义ꎮ
作业车间调度的主要目的是在时间上㊁空间上合理配置制造车间的有限资源ꎬ以满足企业生产经营目标的要求ꎮ传统车间调度问题可以看成是所有待加工零件的资源调度问题ꎬ每个零件包含一个工艺工序的集合ꎬ每道工序均需要占用机床㊁刀具等生产资源ꎬ按照零件的工艺路线进行加工ꎬ其中部分机床加工的工序可以不同ꎮ调度的目的就是合理地分配机床等资源ꎬ合理地安排加工时间ꎬ使得企业的经济效益等指标最优化ꎮ
当客户需求发生改变以及机床设备出现故障等问题时ꎬ制造车间的作业配置往往需要动态调整ꎬ为了及时处理㊁应对实际生产中经常出现的突发事件和不确定的因素等ꎬ本文提出了基于
Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ黑板模型的动态作业车间调度方案ꎮ３.１㊀Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ黑板模型
黑板模型[１５－１８]的基本思想是任务共享ꎬ黑板模型可以解决Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ协作完成任务的分布计算ꎬ管理Ａｇｅｎｔ单元之间的通讯ꎬ非常适合于复杂问题的求解ꎮ黑板模型由黑板㊁知识库与控制模块３部分组成ꎬ其中黑板就是一个共享的任务求解工作空间ꎬ知识库包含求解任务的不同知识ꎮ黑板模型的工作原理为:当有多个Ａｇｅｎｔ需要协同求解一个问题时ꎬ多个Ａｇｅｎｔ可以在这个共享的工作空间交互通信ꎬ控制模块通过一定的策略(比如操作域)来选择激活某个Ａｇｅｎｔꎬ由该Ａｇｅｎｔ对指定的任务进行求解ꎮ当这个Ａｇｅｎｔ完成求解后ꎬ它会将求解结果记录在黑板上ꎬ这样其他Ａｇｅｎｔ也可发现并共享这个结果ꎬ也可以利用这个结果进行求解ꎬ然后再记录一次求解结果ꎬ直到任务解决ꎬ获得满意结果ꎮ黑板模型体系结构示意图如图１所示ꎮ
图１㊀黑板模型的体系结构
３.２㊀作业车间调度方案建模
作业车间调度涉及合理分配制造资源ꎮ为了采用Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ黑板模型进行制造作业车间调度ꎬ首先定义用于作业车间调度的Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ系统:车间管理Ａｇｅｎｔ(ＭＡ)ꎬ工作单元Ａｇｅｎｔ(ＷＡ)ꎬ任务管理Ａｇｅｎｔ(ＴＡ)ꎬ事件Ａｇｅｎｔ(ＳＡ)等ꎮ
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２０２０年第４９卷㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀机械设计与制造工程㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀
ＭＡꎬ主要完成车间任务分配ꎬ制定车间生产计划㊁调度和过程控制等ꎬ管理其余Ａｇｅｎｔ的信息交流反馈ꎬＭＡ是全局类型的Ａｇｅｎｔꎮ
ＷＡꎬ该Ａｇｅｎｔ是由全部加工设备组成的具有一定的制造能力的加工单元ꎬ是具体任务的承接者ꎮ其知识库存放各加工设备制造能力㊁刀具物料存储情况㊁加工工序时间等信息ꎮ
ＴＡꎬ该Ａｇｅｎｔ接受ＭＡ分配的任务ꎬ根据不同的需求分成若干个子任务ꎬ将任务发送到黑板模型ꎮ其知识库存放任务的加工工艺㊁加工工序㊁加工时间等知识ꎬ对子任务进行分配并解决ꎮ
ＳＡꎬ主要根据突发事件动态生成ꎮ比如突发订单取消或增加情况ꎬ设备故障㊁刀具断裂㊁作业延迟等特殊情况ꎬ激活ＳＡꎬ在任务完成后ꎬＳＡ自动销毁ꎮ其知识库包含事件逻辑推理ꎬ比如:ＩＦ[突发增加订单－保证交货周期]ꎬＴＨＥＮ[发布共享任务－设备需求]ꎻＩＦ[设备故障]ꎬＴＨＥＮ[发布共享任务－设备需求]ꎮ
３.３㊀作业车间调度
为了验证Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ是如何利用黑板模型实现作业车间调度管理ꎬ考虑以智能制造系统某一个车间为例进行说明ꎮ
车间中包含一系列加工设备:数控铣床ꎬ数控车床㊁钻床㊁磨床㊁检测台㊁清洗台㊁装配机械手等ꎮ所有的加工设备组成了ＷＡꎬ其中每台设备均为一个独立的Ａｇｅｎｔꎮ假设该车间经常生产的零件有３种ꎬ分别为Ｐ１ꎬＰ２ꎬＰ３ꎮ零件的加工工序见表１ꎬ该表构成了任务管理Ａｇｅｎｔꎮ
表１㊀零件加工工序
零件名称工序１工序２工序３工序４工序５工序６
Ｐ１铣削清洗车削装配
Ｐ２铣削铣削车削钻孔清洗装配
Ｐ３车削清洗检查
㊀㊀该车间考虑的突发情况主要有两种:一是机械设备突然故障(电气损坏或者刀具崩裂等)ꎻ二是订单突然增加或减少ꎬ这是企业实际生产中最常见的突发状况ꎮ将这两种情况定义为ＳＡꎬＳＡ激活后ꎬＭＡ引入紧急因子Δꎬ该因子由ＭＡ根据突发事件的严重程度以及经济损失来确定ꎬ一般取值为:１ꎬ紧急任务ꎬ请立即响应ꎻ０ꎬ普通任务ꎬ请抽空响应ꎻ－１ꎬ排队任务ꎬ请空闲设备响应ꎮ
ＭＡ接受车间生产任务后ꎬ根据各零件的工艺要求㊁时间计划ꎬ分配任务给ＷＡ㊁ＴＡꎬ同时通过通信模块与各Ａｇｅｎｔ单元保持通信ꎮＷＡ接受来自ＭＡ与ＴＡ的任务计划ꎬ分配给加工设备单元Ａ￣ｇｅｎｔꎬ并通过通信模块与加工设备单元Ａｇｅｎｔ㊁ＭＡ㊁ＴＡ保持通信ꎮＴＡ接受ＭＡ任务㊁ＷＡ综合设备信息后ꎬ根据零件特点安排加工子任务ꎬ见表１ꎬ定义Ｐ１１表示零件Ｐ１的第一个工序ꎬ其余类推ꎮ基于Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ黑板模型的作业车间调度架构如图２所示ꎮ基于Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ的作业车间调度为现代化制造车间的动态管控和调度提供了一种有效途径ꎬ有可能成为未来智能制造车间的主要运行模式之一ꎮ
图２㊀基于Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ黑板模型的作业车间调度架构
㊀㊀知识库规则定义如下ꎮ
设备故障或订单信息变更等突发事件发生:ＷＡ向ＭＡ报告ꎬ接受订单信息变更或某数控设备Ａｇｅｎｔ发来故障信息ꎬ需要调度ꎮＭＡ激活ＳＡꎬ根
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２０２０年第８期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀陈大林:基于Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ的作业车间调度策略研究
据当前设备信息ꎬ向黑板发布任务ꎬ并给出紧急因子ꎻＴＡ根据紧急因子决定是否接受任务ꎬ接受任务后ꎬＴＡ进行子任务分配ꎬ并向黑板发送子任务ꎻＷＡ根据紧急因子决定是否接受任务ꎬ设备Ａｇｅｎｔ根据不同的紧急因子有以下动作:暂停当前任务ꎬ接受新任务ꎻ不接受任务ꎻ完成当前任务后接受新任务ꎮ
４㊀结束语
车间调度问题是现代制造企业的重要问题之一ꎬ本文开展了基于Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ的作业车间调度策略研究ꎬ通过定义车间管理Ａｇｅｎｔ㊁工作单元Ａ￣
ｇｅｎｔ㊁任务管理Ａｇｅｎｔ㊁事件Ａｇｅｎｔ等作业车间调度系统模型ꎬ设计Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ黑板模型及知识库规则ꎬ提出了基于黑板模型实现作业车间调度管理框架ꎬＡｇｅｎｔ根据不断变化的事件及环境做出的决策ꎬ动态地发布任务ꎬ这样全局系统就具有较好的反应性和适应性ꎮ研究表明ꎬ基于Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ的作业车间调度为现代化智能制造车间的动态管控和调度提供了一种有效途径ꎬ具有广阔的应用前景ꎮ
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ＳｔｕｄｙｏｎｊｏｂｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙｂａｓｅｄｏｎＭｕｌｔｉ￣Ａｇｅｎｔ
ＣｈｅｎＤａｌｉｎ
(ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＪｉａｎｇｓｕＮａｎｊｉｎｇꎬ２１１１８９ꎬＣｈｉｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＴｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｈａｓｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｌｖａｌｕｅꎬｓｏｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｊｏｂｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｂａｓｅｄｏｎＭｕｌｔｉ￣Ａｇｅｎｔ.ＩｔｂｒｉｅｆｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅＭｕｌｔｉ￣Ａｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｊｏｂｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇꎬａｎｄｐｒｏｐｏｓｅｓｄｙｎａｍｉｃｊｏｂ￣ｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｓｃｈｅｍｅｂａｓｅｄｏｎＭｕｌｔｉ￣Ａｇｅｎｔｂｌａｃｋｂｏａｒｄｍｏｄｅｌ.ＡｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅꎬｉｔｄｅｆｉｎｅｓｊｏｂｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｓｙｓｔｅｍｍｏｄｅｌｓｓｕｃｈａｓｔｈｅｗｏｒｋｓｈｏｐｍａｎａｇｅｍｅｎｔＡｇｅｎｔꎬｗｏｒｋｕｎｉｔＡｇｅｎｔꎬｔａｓｋｍａｎａｇｅｍｅｎｔＡｇｅｎｔꎬｅｖｅｎｔＡｇｅｎｔꎬｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅＭｕｌｔｉ￣Ａｇｅｎｔｂｌａｃｋｂｏａｒｄｍｏｄｅｌａｎｄｄｅｓｉｇｎｋｎｏｗｌｅｄｇｅｂａｓｅｒｕｌｅｓꎬａｎｄｐｒｏｐｏｓｅｓｔｈｅｊｏｂｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｍａｎａｇｅｍｅｎｔｆｒａｍｅｂａｓｅｄｏｎｂｌａｃｋｂｏａｒｄｍｏｄｅｌ.ＴｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｊｏｂｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙｗｉｔｈＭｕｌｔｉ￣Ａｇｅｎｔｃａｎｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｒｅａｓｏｎａｂｌｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｏｆｗｏｒｋｓｈｏｐｒｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅ￣ｎｅｓｓ.
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:Ｍｕｌｔｉ￣Ａｇｅｎｔꎻｊｏｂｓｈｏｐꎻｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇꎻｂｌａｃｋｂｏａｒｄｍｏｄｅｌ
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