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多种排程方法的结合

发表时间： 2012年11月28日　　　　　来源：永凯软件技术(上海)有限公司

多种排程方法的结合

　　与已有信息环境的集成:现有企业都已具有了自己的信息技术基础结构,排程系统应能与现有环境进行通讯与信息交换,并作为信息系统的一部分,因此应提供与标准系统(如数据库、网络等)的通用接口。

　　典型应用:由于排程问题的复杂性,实际生产排程的目标应定为寻找一个好的、可行的解决方案而常常不是最优的方案。尽管有大量的解决排程的方案,但是只有少数的方法应用于实际。其中,基于智能的排程方法应用人类专家的经验及特殊领域的知识,在解决排程问题上已经做出了很多成绩。

　　德国Oldenburg大学的Jurgen Sauer教授及高级软件工程师Ralf Bruns联合研究基于知识的排程系统,为实际的排程系统建立了一个通用的框架,它支持算法的重用并把基于知识的技术应用于环境的组织,同时适应各种动态的变化。他们把这一思想成功地应用于实际,并建立了各种实用的排程系统,其中有连续过程的排程系统、医疗行业排程系统及最有普遍意义的——Job-Shop排程系统。在解决Job-Shop计划排程问题中,这些由大学研究人员及实际应用人员组成的项目组,首先实现了原型系统,并不断对其进行修改扩充,直到它能满足实际的要求,然后把该系统应用于生产管线零配件的Siekmann Fittings 公司,设计开发了PSY(生产计划与排程系统)。该系统使用Prolog语言在SunSparc工作站上开发,包括:人机界面、人机编程接口、与关系数据库(oracle等)的接口,排程系统能够做长期和短期排程计划,能显示排程表与排程过程,用户可以直接参与选择排程策略及修改命令与操作。该系统的使用,极大地减少了排程时间,满足用户的需求,功能强大,目前已开始商品化并走向市场。

　　近年来对DAI基础性研究与制造系统的应用研究,表明基于智能、自治的Agent之的相互合作的分布式制造系统可以敏捷地响应环境变化。各国科学家在MAS技术应用于制造业上已做了很多工作,建立了各种各样基于Agent的制造系统原型或仿真系统。各国科学家在MAS技术应用于制造业上已做了很多工作,在生产动态排程的研究领域,KHALID KOUISS等人针对动态排程问题,设计了基于全局优化目标的Agent排程系统。A.kwork and D.NORRIE把MAS设计思想应用于AGV,用Small-talk语言实现了rule-based object系统。ElpidaST提出基于订单生产的随机制造系统(RMS),该系统中包括可决定自动排程加工Agent,引入投标、招标机制进行排程,增加生产的柔性和适应性,满足动态变化的订单生产要求。

　　从系统分析方法学角度而言,解决车间作业优化排程与控制主要涉及:运筹学、复杂系统分析、各种数学模型的分析与建立、人工智能理论、神经网络的方法、基于智能搜索的方法、基于多代理技术的合作求解的方法、用于实时控制的动态排程及建模方法。从信息技术角度而言,车间作业排程与控制技术是计算机应用领域面临的一个非常重要的难题,主要涉及的关键技术有:计算机网络与通信技术、数据库技术、系统建模与仿真技术、人机接口、虚拟现实技术。

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