基于多智能体的生产调度方法与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·生产调度问题的研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的研究目的、研究内容和章节安排 | 第12-14页 |
| ·研究目的 | 第12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·章节安排 | 第13-14页 |
| 第2章 智能体与多智能体系统 | 第14-28页 |
| ·智能体理论 | 第14-20页 |
| ·智能体的定义及特点 | 第14-15页 |
| ·智能体的结构分类 | 第15-18页 |
| ·智能体的模型 | 第18-20页 |
| ·多智能体系统 | 第20-21页 |
| ·层次体系结构 | 第21页 |
| ·异构体系结构 | 第21页 |
| ·混合体系结构 | 第21页 |
| ·多智能体间的交互与合作 | 第21-24页 |
| ·智能体间的通信方式 | 第22页 |
| ·多智能体间的交互 | 第22-24页 |
| ·协调与协作 | 第24页 |
| ·多智能体调度系统 | 第24-27页 |
| ·研究现状 | 第24-25页 |
| ·对多智能体调度系统的一般分析 | 第25-26页 |
| ·实体型智能体 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于多智能体的车间调度方法研究 | 第28-42页 |
| ·车间调度问题的描述 | 第28-29页 |
| ·基于多智能体的车间调度系统模型 | 第29-32页 |
| ·多智能体模型基础 | 第29-30页 |
| ·多智能体内部结构 | 第30-32页 |
| ·调度过程与算法优化 | 第32-36页 |
| ·车间调度系统中招标——投标模型 | 第32-33页 |
| ·奖罚系数数学模型 | 第33-34页 |
| ·评估算法数学模型 | 第34-36页 |
| ·基于多智能体的车间动态调度研究 | 第36-41页 |
| ·基于机器不确定的多智能体动态调度 | 第37-39页 |
| ·基于工件集不确定的多智能体动态调度 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于自适应智能体的车间实时调度方法研究 | 第42-50页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第42-43页 |
| ·强化学习概述 | 第43-45页 |
| ·强化学习定义 | 第43-44页 |
| ·强化学习模型 | 第44页 |
| ·常见强化学习算法及其不足 | 第44-45页 |
| ·蚁群算法与强化学习相结合的自适应智能体实现方法 | 第45-49页 |
| ·自适应智能体模型的建立 | 第45-46页 |
| ·奖励制度的制定 | 第46页 |
| ·状态转移规则 | 第46-47页 |
| ·奖罚系数更新 | 第47页 |
| ·探索和守成的折中 | 第47-48页 |
| ·自适应Agent模型的具体实现 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于智能体的芯片制造生产线调度方法研究 | 第50-60页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·基于Agent的动态调度模型 | 第51-52页 |
| ·Agent协商协议 | 第52-54页 |
| ·调度算法 | 第54-56页 |
| ·投料算法 | 第54页 |
| ·工件调度算法 | 第54-56页 |
| ·设备维护调度算法 | 第56页 |
| ·应用实例 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 本人在攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
