为提高柔性作业车间动态调度的灵活性与对车间扰动的实时响应能力,提出一种基于多智能体(Agent)动态博弈的柔性车间实时调度方法(Multi-Agent and Dynamic game Real-time Scheduling method,MDRS)。首先构建了基于多Agent的实时调度系...为提高柔性作业车间动态调度的灵活性与对车间扰动的实时响应能力,提出一种基于多智能体(Agent)动态博弈的柔性车间实时调度方法(Multi-Agent and Dynamic game Real-time Scheduling method,MDRS)。首先构建了基于多Agent的实时调度系统,设计各类Agent之间的协商机制,通过Agent的分工合作以实现车间的实时生产调度与管控。在此基础上考虑机器故障与新订单加入两类异常事件,提出一种基于非合作动态博弈的实时分配策略。在异常事件发生时刻,根据工件和机器的实时信息重新建立动态博弈模型,形成以完工时间、生产总能耗和关键机器负荷为局中人的三方非合作动态博弈。设计基于逆向归纳的纳什均衡搜索算法以求解子博弈精炼纳什均衡,优化实时分配方案。最后借助JADE平台实现该系统,并在不同的测试场景下进行仿真,仿真结果表明3个优化目标可以达到纳什均衡,且相比其他算法均有不同程度的提升,验证了多Agent实时调度系统的可行性和MDRS的有效性。展开更多
在软件容错模型的容错实时调度算法中,主部分可执行性的预测精度是影响调度算法性能的关键.针对此问题提出了DPA(deep-prediction based algorithm)和EDPA(EDF-based DPA)算法.算法考虑当前时间至替代部分通知时间之间的任务执行情况,...在软件容错模型的容错实时调度算法中,主部分可执行性的预测精度是影响调度算法性能的关键.针对此问题提出了DPA(deep-prediction based algorithm)和EDPA(EDF-based DPA)算法.算法考虑当前时间至替代部分通知时间之间的任务执行情况,通过构建预测表对待执行主部分的可执行性进行精确预测.当主部分不发生错误时算法根据预测表调度任务.DPA依照预测表中通知时间的先后顺序调度主部分,而EDPA则按照EDF算法调度预测表中的主部分.模拟结果表明,DPA和EDPA较目前同类算法可获得更多的主部分执行时间,降低CPU的消耗.当软件错误率较低、任务周期较短时,算法能够以较小的调度开销获得较高的调度性能.展开更多
文摘为提高柔性作业车间动态调度的灵活性与对车间扰动的实时响应能力,提出一种基于多智能体(Agent)动态博弈的柔性车间实时调度方法(Multi-Agent and Dynamic game Real-time Scheduling method,MDRS)。首先构建了基于多Agent的实时调度系统,设计各类Agent之间的协商机制,通过Agent的分工合作以实现车间的实时生产调度与管控。在此基础上考虑机器故障与新订单加入两类异常事件,提出一种基于非合作动态博弈的实时分配策略。在异常事件发生时刻,根据工件和机器的实时信息重新建立动态博弈模型,形成以完工时间、生产总能耗和关键机器负荷为局中人的三方非合作动态博弈。设计基于逆向归纳的纳什均衡搜索算法以求解子博弈精炼纳什均衡,优化实时分配方案。最后借助JADE平台实现该系统,并在不同的测试场景下进行仿真,仿真结果表明3个优化目标可以达到纳什均衡,且相比其他算法均有不同程度的提升,验证了多Agent实时调度系统的可行性和MDRS的有效性。
文摘在软件容错模型的容错实时调度算法中,主部分可执行性的预测精度是影响调度算法性能的关键.针对此问题提出了DPA(deep-prediction based algorithm)和EDPA(EDF-based DPA)算法.算法考虑当前时间至替代部分通知时间之间的任务执行情况,通过构建预测表对待执行主部分的可执行性进行精确预测.当主部分不发生错误时算法根据预测表调度任务.DPA依照预测表中通知时间的先后顺序调度主部分,而EDPA则按照EDF算法调度预测表中的主部分.模拟结果表明,DPA和EDPA较目前同类算法可获得更多的主部分执行时间,降低CPU的消耗.当软件错误率较低、任务周期较短时,算法能够以较小的调度开销获得较高的调度性能.
