第3章
基于BIMS的生產資源動態調度

3.1　引言

隨著世界經濟的一體化、市場競爭的加劇，用戶驅動也越來越左右著產品的生產，制造業面臨越來越多的挑戰：產品的多樣化，用戶的個性化需求，產品生命周期的縮短，產品更新的速度不斷加快及產品批量的減少等。這些挑戰給制造系統帶來了許多的不確定性，如動態的任務變化、緊急訂單等；同時，制造系統內部環境也充滿了不確定性，如設備故障、人員缺席、生產延遲等。為了應對這些挑戰，制造系統的內部結構變得越來越復雜，對系統穩健性和敏捷性的要求也越來越高。因此，在生產層面，現代制造系統正在尋求一種新的動態調度方法，以求快速響應動態環境的變化，同時在某些生產約束下（如產品加工成本、資源利用率、交貨期等）通過優化資源和任務的配置提高生產效率。

近年來，很多學者一直在對制造系統動態調度問題進行深入的研究，并獲得了大量的研究成果。當前，解決動態調度問題主要依靠啟發式方法和多Agent技術。在啟發式方法的使用方面，有學者提出了一種柔性車間作業動態調度的數學模型，并利用遺傳算法優化了調度結果，同時提高了結果的穩定性。針對柔性制造系統在進行面向任務的動態車間調度過程中，有學者提出了采用遺傳算法對評價指標完工時間進行實時優化；或者通過設計一種改進的自適應遺傳算法用于求解車間動態調度問題，并證明采用該方法后機器的利用效率和車間的生產效率得到提高，或者考慮采用粒子群優化算法用于求解混合流水車間動態調度問題。通常，一種好的解決方案可以通過使用啟發式的算法來獲得，但是計算時間長和實施效率低仍是這些方法的短板。基于Agent的技術有分布式的優點，在針對擾動的響應速度和并行計算能力等方面有顯著的優勢。比如，有學者提出了一種基于制造單元內外部指標計算用于多Agent構架的協調方法解決生產調度問題；或利用基于改進合同網（Contract Net Protocol，CNP）的多Agent動態調度方法解決動態復雜的生產調度問題。可以利用一種動態協調方法求解合弄制造系統中的調度問題，也可以等采用基于合同網協商機制的任務和資源分配策略解決基于Agent的合弄制造系統動態調度問題。基于Agent的技術一般采用合同網協議的協商機制，具有策略簡單和應用方便的特點，但合同網協議是一種顯式的協商機制，其協商過程中的通信量會隨著制造環境的復雜性和動態性的增加而迅速增加。

神經內分泌調節系統是人體生理過程中的重要調節系統，在研究制造系統的過程中，它獨一無二的信息處理機制給研究者諸多靈感和啟發。這種基于神經內分泌調節機制的協調方法是一種隱式協調方法，它不僅能夠實現在個體間的快速調節，還可以對整個系統進行調節。與合同網等顯式協調機制相比，基于神經內分泌協調機制的隱式協商機制具有更少的通信、更簡單的協調、更容易實現等特點。

在第2章所提到的類生物化制造系統（BIMS）構架的基礎上，受神經內分泌調節機制的啟發，本章設計了一種針對擾動的動態調度方法，它可以快速地處理車間層的突發情況，以優化任務和資源的分配。本章內容主要是利用神經內分泌調節機制來改善BIMS中的性能指標。