| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 调度技术研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 车间调度技术研究方向 | 第16-17页 |
| 1.2.2 常用的车间调度算法 | 第17-20页 |
| 1.2.3 总结 | 第20页 |
| 1.3 基于多Agent的车间调度研究现状及分析 | 第20-22页 |
| 1.4 课题来源及研究意义 | 第22页 |
| 1.5 研究内容及结构安排 | 第22-23页 |
| 1.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 基于MAS的改进型车间调度模型设计 | 第24-36页 |
| 2.1 Agent特征、映射与结构设计 | 第24-28页 |
| 2.1.1 Agent基本特性 | 第24-25页 |
| 2.1.2 Agent的映射方式 | 第25-26页 |
| 2.1.3 Agent基本结构设计 | 第26-28页 |
| 2.2 MAS组织结构与协商机制设计 | 第28-31页 |
| 2.2.1 MAS组织结构设计 | 第28-29页 |
| 2.2.2 MAS协商机制设计 | 第29-31页 |
| 2.3 基于MAS的改进型车间调度模型设计 | 第31-35页 |
| 2.3.1 Agent模型建立 | 第31-33页 |
| 2.3.2 Agent逻辑模块详解 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 面向多目标优化的车间调度数学模型设计 | 第36-44页 |
| 3.1 车间多目标优化调度与数学建模概述 | 第36-38页 |
| 3.1.1 问题引入 | 第36-37页 |
| 3.1.2 多目标优化数学模型求解方法分析与求解结果表示 | 第37-38页 |
| 3.2 基于设备状态-能耗曲线的车间能量模型 | 第38-40页 |
| 3.2.1 车间能耗分析 | 第38-39页 |
| 3.2.2 基于设备状态-能耗曲线的车间能量模型 | 第39-40页 |
| 3.3 面向低碳的车间多目标优化调度数学模型 | 第40-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于合同网协议的MAS调度算法研究 | 第44-56页 |
| 4.1 基于经典CNP的传统多Agent方法不足与分析 | 第44-48页 |
| 4.2 基于简化CNP的区间协同拍卖策略 | 第48-52页 |
| 4.3 一种改进的区间协同拍卖策略 | 第52-55页 |
| 4.3.1 扰动事件处理的驱动策略 | 第52-53页 |
| 4.3.2 扰动事件处理机制 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于MAS与J2EE的车间调度信息平台实现 | 第56-78页 |
| 5.1 MAS调度模型开发环境搭建与程序设计 | 第56-63页 |
| 5.1.1 MAS开发环境搭建 | 第56-60页 |
| 5.1.2 Agent程序设计 | 第60-63页 |
| 5.2 车间调度信息平台设计 | 第63-70页 |
| 5.2.1 信息平台的应用设计模式 | 第63-64页 |
| 5.2.2 MAS模型与Web应用的集成 | 第64-70页 |
| 5.3 信息平台仿真实验验证 | 第70-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第六章 基于MAS的车间调度物理平台实现 | 第78-86页 |
| 6.1 物理平台硬件层结构框架设计 | 第78-79页 |
| 6.2 物理平台软件层映射、集成与控制方案设计 | 第79-83页 |
| 6.2.1 物理平台总体映射与控制方案设计 | 第79-80页 |
| 6.2.2 Agent与硬件单元的集成与控制方案设计 | 第80-83页 |
| 6.3 物理平台运行实验 | 第83-85页 |
| 6.4 本章小结 | 第85-86页 |
| 第七章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 7.1 全文总结 | 第86-87页 |
| 7.2 工作展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 在学期间的研究成果(学术论文、发明专利等) | 第94页 |
