葛艳红,李书珍,李文锋

(武汉理工大学 交通与物流工程学院,湖北 武汉 430063)

个性化定制作为新一代智能制造模式下企业的重要转型方向[1],与传统的离散制造模式相比,由于客户订单产生时间的不确定性及种类的多样性,对车间内调度方案的及时性与有效性提出更高要求。

现有离散车间调度方案主要分为3种:预反应式调度、前摄性调度与完全反应式调度。完全反应式调度又分为生产资源控制(Machine control,MC)型与物流资源控制(Vehicle control,VC)型。个性化定制车间场景动态变化,前2种调度模式很难满足个性化定制对生产组织及时性与灵活性的需求,因此现有研究大多针对完全反应式调度展开,即将车间内加工单元、自动导引运输车(Automated guided vehicle,AGV)等设备模拟成独立的智能体,基于智能设备所具有的感知、交互、分析、决策以及执行能力,自组织完成订单加工过程。例如,Wang等[2]将讨价还价博弈理论应用于各智能体之间的协商机制中;朱云飞等[3]、刘科等[4]、胡晓辉等[5]从不同的角度对合同网机制进行改进,简化了任务分配流程;陈鸣等[6]在合同网基础上,引入智能体过滤机制,提升系统的动态调度效果;Zhang等[7]基于博弈理论搭建了云制造模式下的智能体调度框架;Qu等[8]在同时考虑云制造与物联网的特征下,改变任务触发方式,创新提出基于生产与物流协同的动态调度方法。纵观现有生产与物流协同调度的研究文献发现:现有完全反应式调度研究主要集中于智能体之间通信机制的研究上,对基于智能体局部信息感知能力的优化车间调度方案的研究较少;物流对象大多为单载量AGV,忽略了多载量AGV较强的任务执行能力对调度方案的影响。……