基于多agent的集装箱码头生产调度系统的研究1.docx

武汉理工大学博士学位论文
摘要
现代集装箱码头生产系统是由集装箱、集装箱船、装卸搬运设备、泊位、堆场,通信设施等要素构成的。由于船舶到港时间及船舶装卸箱量是随机的, 使码头生产调度决策问题具有离散、动态性,因此为了缩短船舶的挂港时间, 对现有有限资源最优分配,实现生产的高效率,以满足客户需求是码头生产调度问题的关键。
随着机械技术、计算机控制技术和信息技术的高度发展,使得集装箱码头
正朝着的自动化、大型化、信息化、智能化发展。而Agent具有智能性,能接收信息,自动与其他Agent协同完成复杂任务,从而降低整个系统的人工工作量。将Agent技术应用到集装箱码头的生产调度中,
集装箱码头调度系统智能化,为实际的码头生产管理决策提供科学依据。
本文建立了基于多Agent的集装箱码头调度系统(MACTSS)框架和方法体系,并对其关键技术展开了深入研究,主要内容和成果如下:
(1)针对当前集装箱码头生产管理的特点是解决资源优化利用问题,对集装箱码头生产管理决策研究方法、多Agent系统及蚁群算法的研究及应用的国内外动态进行综述,提出了基于多Agent的集装箱码头生产调度系统研究的目的、
意义和需要解决的问题。
(2)在分析了Agent技术以及集装箱码头作业流程基础上,提出了基于混
合分布式MAS结构的MACTSS模型框架及其功能特点,该系统是由多个反映式Agent所组成,即每个Agent根据外部环境或从其他Agents传来的消息来做相应的决策和特定作业动作。根据系统中各Agent之间的交互关系,设计了各 Agent之间的交互关系序列和MACTSS的调度流程。
(3)分析并归纳了在集装箱码头生产调度过程存在的三种依赖关系:使能
关系、并发约束关系、替代关系,并以此建立了相应的协商模型和协商过程模型。通过对多个协商机制的比较,选择合同网协议作为MACTSS的协商机制的基础。
(4)根据集装箱码头泊位指派的实际情况和与岸桥分配的关系,建立了动态泊位——岸桥分配模型;根据泊位指派问题和蚂蚁觅食时的路径选择过程所存在相似之处,提出了基于信息素的多Agent合同网协议下的并行蚁群算法,并
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运用到泊位分配中,并与粒子群算法的优化结果进行比较,得出在解决泊位指派问题上,并行蚁群算法优于粒子群算法的结论。
(5)在集卡调度问题上,采用动态调度的策略,即所有需要集卡参与的多条作业线共享所有集卡。应用模糊集理论和方法,对作业点位置与集卡位置间的距离模糊化,将不同优先度的作业点和已安排集卡的作业情况综合为该作业点的重要性指标,并对其模糊化,提出了多Agent的基于模糊集理论的合同网协商算法,并设计了模糊调度规则库,模糊推理,模糊蕴含关系矩阵,案例分析证明该算法的可行性。
(6)结合集装箱码头作业过程的特点,选择消息/对话MACTSS中通信方法,提出MACTSS中多Agent之间的基本通信行为;在KQML规范下,结合基于合同网的协商机制,建立了通信原语集;设计了MACTSS的多Agent通信的通信机制,其中Agent物理通信机制采用Socket技术,给出了Agent之间通信
的步骤,实现了MACTSS中Agent之间的通信过程。
(7)建立了基于多Agent集装箱码头的调度系统的硬件结构和软件结构, 以Visual C群语言为开发语言,SQL Server为数据库,技术上,搭建了MACTSS平台,并实现了其部分功能,令在不同操作平台上的Agent之间可以通过接口进行互操作,满足了各类Agent之间协商、通讯的要求,应用所开发的软件结合码头案例解决了集卡优化调度问题,为集装箱码头调度系统的智能化提供一种实现方法。
关键词:多Agent系统,集装箱码头,生产调度,泊位指派,集卡调度,协商合同网,蚁群算法,模糊控制,通信
IJ
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Abstract
Container terminal consists of containers,ships,handling equipments, communication equipments,berths,container yards munication establishment,ete. Since container ships arrive at the terminal randomly and their Ioading capacities are also stochastic,the problem of terminal schedule decision-making is discrete and dynamic,nle target of terminal ope