1.1 多智能體制造系統(tǒng)概述

制造業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，其興衰直接關(guān)系到國家的綜合競爭力和安全。受全球經(jīng)濟(jì)一體化和市場多元化影響，社會對產(chǎn)品的需求趨于多樣化、個性化和動態(tài)化，這使得產(chǎn)品種類不斷增加、批量不斷縮小、生命周期越來越短。多品種、中小批量的生產(chǎn)已逐漸成為生產(chǎn)方式的主流，生產(chǎn)過程逐漸出現(xiàn)高并發(fā)、混線和難預(yù)測等特征。因此，制造系統(tǒng)的運行環(huán)境越來越充滿了不確定性，多目標(biāo)、不確定性事件頻繁發(fā)生，且經(jīng)常伴有持續(xù)變化而又不可預(yù)知的任務(wù)（生產(chǎn)任務(wù)的變化、緊急任務(wù)等）和事件（設(shè)備故障、資源變化等），生產(chǎn)負(fù)荷基本上呈動態(tài)性與非線性。如何快速有效地應(yīng)對制造環(huán)境中出現(xiàn)的各種不確定性因素是當(dāng)前制造系統(tǒng)必須考慮的一個關(guān)鍵問題。

隨著“工業(yè)4.0”等概念的不斷深入，新一代通信技術(shù)和傳感技術(shù)與制造業(yè)進(jìn)行快速高度融合。特別是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與制造技術(shù)深度融合的產(chǎn)物——物聯(lián)制造（IoT-based Manufacturing，IoTM），更進(jìn)一步將制造系統(tǒng)推向數(shù)字化、信息化、智能化發(fā)展的方向。多智能體制造系統(tǒng)與物聯(lián)制造的概念雖然各有側(cè)重點，但二者其實殊途同歸。以多智能體技術(shù)為基礎(chǔ)來實現(xiàn)物聯(lián)制造，對處理個性化訂單、排除擾動以及車間重構(gòu)上都具有天然的優(yōu)勢。因此，在當(dāng)前大力提倡“工業(yè)互聯(lián)”的背景下，多智能體制造系統(tǒng)實際上是實現(xiàn)物聯(lián)制造的理想途徑。

雖然多智能體制造系統(tǒng)已成為大家公認(rèn)的一種智能制造模式，受到越來越多研究者的青睞，被認(rèn)為是解決當(dāng)前及以后制造業(yè)困境的有效手段。然而，一個不爭的事實是，多智能體制造系統(tǒng)的概念從提出到現(xiàn)在已有幾十年的歷史，卻鮮有看到其在工業(yè)界得到有效應(yīng)用的報道，其背后的原因值得我們深思。在工程領(lǐng)域，任何理論和方法的提出，最終目的都是為了付諸于實踐。一方面，個性化定制、訂單不可預(yù)知、工藝多變的制造業(yè)態(tài)勢越來越明顯，通過多智能體制造系統(tǒng)來實現(xiàn)自組織生產(chǎn)的需求越來越迫切。另一方面，目前對多智能體制造系統(tǒng)的研究仍然主要停留在論文層面，且大多假設(shè)認(rèn)為車間層的物理設(shè)備（如數(shù)控機床、機器人等）已經(jīng)是智能體，然后展開相關(guān)智能體交互及仿真的研究，但究竟怎樣才能將車間層的這些物理設(shè)備封裝成為具有相互通信、自我決策功能的智能體，這方面的使能技術(shù)研究卻鮮有人深入研究。這背后的根本原因在于研究人員的知識背景及知識結(jié)構(gòu)的差異性。由于多智能體的概念本身源于計算機領(lǐng)域，所以目前從事多智能體制造系統(tǒng)的研究者大多是從計算機仿真的角度來進(jìn)行智能體交互及決策方面的研究，缺乏數(shù)控系統(tǒng)、機器人控制、設(shè)備驅(qū)動等與底層設(shè)備相關(guān)的專門知識，所以難以從設(shè)備底層入手進(jìn)行智能體使能技術(shù)的相關(guān)研究。

因此，盡管多智能體制造系統(tǒng)的概念早已被人們認(rèn)可，但該模式難以在實際場合得到落地應(yīng)用，大多數(shù)研究仍然只停留在論文層面。如何將該領(lǐng)域的論文“寫”在祖國大地上，“寫”在智能制造車間里，迫切需要加強使能技術(shù)方面的研究。與此同時，隨著物聯(lián)制造、工業(yè)互聯(lián)、邊緣計算等技術(shù)的逐漸成熟，多智能體制造系統(tǒng)的架構(gòu)與體系也需要進(jìn)一步得到豐富和完善，其中智能體的內(nèi)涵與內(nèi)容也需要得到進(jìn)一步的擴(kuò)充。