基于Agent的集裝箱碼頭計劃決策系統(tǒng)建模分析

王 煜,宓為建

(上海海事大學(xué)物流工程學(xué)院,上海 200135)

0 引 言

集裝箱碼頭已經(jīng)成為海洋運輸方式中至關(guān)重要的一個環(huán)節(jié),隨著科技的不斷進(jìn)步以及市場的不斷擴(kuò)大,對于碼頭的要求越來越高,需要碼頭不斷地提高自身的工作效率。所以目前國內(nèi)外很多碼頭都在自動化方面下了很大的功夫,而且碼頭下一步的工作正是由自動化向智能化發(fā)展。在集裝箱碼頭中,決策計劃環(huán)節(jié)是整個碼頭提高效率的重要一環(huán),在智能化的過程中決策計劃的智能化也是整個碼頭智能化的核心環(huán)節(jié)。

碼頭系統(tǒng)可以說是一個分布式的智能系統(tǒng),而Agent技術(shù)已經(jīng)成為開發(fā)分布式智能制造系統(tǒng)的一個重要方法,很多研究者已經(jīng)把Agent技術(shù)用到了制造企業(yè)集成、供應(yīng)鏈管理、制造調(diào)度和控制、動態(tài)系統(tǒng)重構(gòu)、車間控制等領(lǐng)域。本文將利用Agent技術(shù)對集裝箱碼頭進(jìn)行計劃系統(tǒng)的智能化建模。

1 集裝箱碼頭的Agent模型框架

1.1 集裝箱碼頭的系統(tǒng)框架

集裝箱碼頭是一個綜合體,不僅包括碼頭內(nèi)的一些場地資源,泊位資源,機(jī)械設(shè)備資源,還包括碼頭上堆放的集裝箱以及?？吭诖a頭的船舶等。雖然碼頭的工作是錯綜復(fù)雜的,但是其最基本的工作流程應(yīng)當(dāng)是固定的,并且在一定程度上是需要一步接著一步執(zhí)行,不能跳躍,這樣才能保證碼頭能夠有效合理地運作,減少事故的發(fā)生。根據(jù)碼頭實際工作的情況,可以將其基本工作流程表示為如圖1所示。

圖1 集裝箱碼頭工作流程圖

從圖中可知,可以將碼頭的主要工作流程分為三個階段：接受任務(wù)階段、計劃決策階段、調(diào)度生產(chǎn)階段。

第一階段為接受任務(wù)階段,這部分工作主要指與外部聯(lián)系,接受相應(yīng)的工作任務(wù),獲得相關(guān)任務(wù)信息,是整個碼頭工作的起點。

第二階段是計劃決策階段,是碼頭工作中最為關(guān)鍵的部分,主要是為需要進(jìn)行的工作做好計劃及準(zhǔn)備工作。這個階段可以分為基本計劃,進(jìn)行決策,運作計劃這三個主要部分,由這三個部分共同完成計劃的決策和安排。

第三階段是調(diào)度生產(chǎn)階段,就是碼頭進(jìn)行實際生產(chǎn)工作的部分,即根據(jù)之前安排好的計劃進(jìn)行調(diào)度生產(chǎn),保證工作的順利進(jìn)行。

1.2 集裝箱碼頭多Agent系統(tǒng)模型框架

Agent區(qū)別與傳統(tǒng)智能體在于它具備與其所處環(huán)境、其他Agent和人進(jìn)行交互、協(xié)調(diào)和協(xié)作能力[1]。多 Agent系統(tǒng) (MAS,Multi-Agent System)則集中在自主的Agent之間智能行為的協(xié)調(diào),它們之間協(xié)調(diào)各自的知識、目標(biāo)、技能、規(guī)劃來產(chǎn)生相應(yīng)行為或解決問題。在問題求解過程中,為了一個共同的全局目標(biāo),也可能是關(guān)于各自的不同目標(biāo),這些Agent共享有關(guān)問題和求解方法的知識[2-4]。也有很多相關(guān)研究提出Multi-Agent系統(tǒng)模式來解決集裝箱碼頭管理問題,包括對集裝箱的合理自動分配,船舶停泊的管理,泊位分配政策和起重機(jī)策略等。

通過對集裝箱碼頭工作流程的分析,建立任務(wù)Agent、基本計劃Agent、決策計劃Agent、詳細(xì)計劃Agent、資源Agent、調(diào)度Agent等Agent來構(gòu)成一個多Agent系統(tǒng)。每一種Agent所具有的特性各不一樣,彼此之間通過通信聯(lián)系在一起,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行協(xié)商、協(xié)調(diào)、協(xié)作等交互。對于任務(wù)Agent以及生產(chǎn)調(diào)度Agent還可以繼續(xù)進(jìn)行細(xì)分,但在這里沒有必要,所以可以構(gòu)建整個多Agent系統(tǒng)模型的結(jié)構(gòu)框架如圖2所示。

任務(wù)Agent是獲得及處理集裝箱碼頭所需執(zhí)行任務(wù)的信息,包括工作任務(wù)的具體數(shù)量、時間、優(yōu)先級等情況,同時將這些任務(wù)分解轉(zhuǎn)化為其他A-gent能夠理解的信息并發(fā)送給不同Agent,來觸發(fā)決策過程中的三個Agent來選擇、判斷如何完成任務(wù),并作出相關(guān)高效的工作調(diào)度計劃,來調(diào)度碼頭中相關(guān)資源設(shè)備的運行。在實際的工作生產(chǎn)過程中,由生產(chǎn)調(diào)度Agent來控制具體操作,當(dāng)有突發(fā)狀況發(fā)生時,生產(chǎn)調(diào)度Agent也具有一定自己處理事件的能力,在外部不干預(yù)的情況下能夠自行處理一些突發(fā)事件。

圖2 集裝箱碼頭多Agent系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架模型

在該模型中的協(xié)調(diào)Agent是協(xié)調(diào)各個Agent之間的聯(lián)系,主要是負(fù)責(zé)當(dāng)兩個Agent之間發(fā)生沖突的時候,協(xié)調(diào)Agent就會進(jìn)行干預(yù),讓兩者消除矛盾,相互合作。各Agent之間正常的調(diào)度協(xié)調(diào)工作都是通過協(xié)調(diào)Agent來完成的。它提供一個開放的、統(tǒng)一的協(xié)作環(huán)境,支持客戶化功能,使用戶可以在計劃決策的三個階段交互地操作和評價碼頭的工作調(diào)度計劃,同時協(xié)調(diào)Agent接收生產(chǎn)調(diào)度的需求,向決策系統(tǒng)反饋。

2 集裝箱碼頭中Agent的結(jié)構(gòu)模型分析

2.1 Agent的基本結(jié)構(gòu)

本文所設(shè)計的Agent基本上是由交互單元、處理單元、數(shù)據(jù)庫、知識庫以及功能組件等基本模塊組成的,所不同的是每個Agent具有自己的功能組件來保證它們不同功能的實現(xiàn),其基本結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

圖3 Agent的基本結(jié)構(gòu)

其中交互單元包括有網(wǎng)絡(luò)接口、交互協(xié)議、人接口、協(xié)調(diào)模塊等一系列的接口通訊模塊,是A-gent與其他Agent或者人類專家進(jìn)行通訊聯(lián)系的模塊;處理單元包括控制、推理、監(jiān)控、學(xué)習(xí)等計算控制模塊;功能組件包括任務(wù)分解、分配、管理等基本組件,此外還有各Agent自己特殊的功能組件。

主要針對基本計劃Agent、決策計劃Agent以及詳細(xì)計劃Agent三個核心Agent進(jìn)行分析。

2.2 基本計劃Agent

基本計劃Agent是碼頭計劃決策中的第一步,該Agent的主要功能組件包括任務(wù)信息分析、資源分析、需求計劃等。

該Agent通過對任務(wù)信息的分析,得出這次任務(wù)所要做的具體內(nèi)容,包括需要操作的集裝箱的數(shù)量、種類,船舶的到達(dá)時間,出口箱的到達(dá)時間等,然后對堆場資源進(jìn)行分析,得出有哪些空泊位、空場區(qū)、空閑設(shè)備等。通過對這兩者信息的對比得出要完成這次任務(wù)需要多少設(shè)備、多少資源等等,為做各種相應(yīng)計劃提供準(zhǔn)備信息,其中需求計劃就是指對任務(wù)信息和資源信息做出對比分析所得出的各種需求的詳細(xì)情況。

2.3 決策計劃Agent

決策計劃Agent是整個碼頭資源有效合理運用的關(guān)鍵,該Agent的功能組件包括規(guī)則計劃、泊位計劃、堆場計劃、設(shè)備計劃。這里通過任務(wù)的需求計劃來選擇船舶的泊位、選擇堆場位置來堆放出口箱及進(jìn)口箱并且對各種設(shè)備進(jìn)行相應(yīng)的安排,安排適當(dāng)?shù)脑O(shè)備來完成這些計劃任務(wù)。

完成這些計劃的關(guān)鍵在于規(guī)則的選擇,所以實現(xiàn)該Agent的時候需要有一個強大的數(shù)據(jù)庫支撐這個Agent的運行和實現(xiàn);在選擇規(guī)則的時候還需要對規(guī)則進(jìn)行評價,所以還要有一些比較完善的算法進(jìn)行判斷、選擇和評估。該Agent的功能中還包括選擇哪些具體的資源設(shè)備來完成這些計劃任務(wù)。這需要和資源Agent進(jìn)行不斷地協(xié)商來完成這一功能,同時要考慮碼頭資源的狀況,合理地利用這些資源,更好地進(jìn)行操作,以提高碼頭運作的效率。

2.4 詳細(xì)計劃Agent

詳細(xì)計劃Agent的功能主要是安排集裝箱碼頭計劃調(diào)度管理中的一些具體實施計劃,功能組件包括卸船計劃、裝船計劃、提箱計劃、進(jìn)場計劃等一系列生產(chǎn)操作計劃。

這是碼頭計劃決策中的最后一部分也是最為細(xì)節(jié)的計劃。有了這些計劃之后就可以和調(diào)度Agent以及協(xié)調(diào)Agent共同協(xié)作完成所有的任務(wù)。這些計劃安排的是否有效合理是直接影響整個碼頭工作效率的,所以這個Agent要有很強大的計算功能及相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫,來判斷這些計劃是不是最為有效。

3 Agent之間的沖突與協(xié)商

由于各Agent問題描述不同,求解策略不一,以及相同對象在不同Agent內(nèi)考慮角度和評價準(zhǔn)則不盡相同,必然會導(dǎo)致沖突的產(chǎn)生。多Agent系統(tǒng)的求解過程,正是沖突產(chǎn)生的過程,經(jīng)過Agent間協(xié)商得出合理優(yōu)化的工藝方案[5]。

集裝箱碼頭計劃決策系統(tǒng)中各個Agent要實現(xiàn)合理的運作及實施,都要通過信息的傳遞來保證,所以要選擇一種快速并且合理的傳遞方式,由于消息傳遞的特點是效率高,可以節(jié)省系統(tǒng)在通信過程中的開銷,所以在本系統(tǒng)模型中多Agent之間的通信選取消息傳遞機(jī)制來實現(xiàn)。

在實際過程中,大量的沖突解決知識變現(xiàn)為規(guī)則的形式。采用產(chǎn)生式規(guī)則的方法來表達(dá)沖突解決規(guī)則。沖突解決規(guī)則是由前提條件和沖突解決方法組成,即IF(前提條件)THEN(沖突解決方法),其中,前提條件是對沖突的描述,它說明了沖突的類型、發(fā)生的對象等;沖突解決的方法是針對前提條件中描述的沖突給出沖突解決建議,沖突解決建議是該領(lǐng)域?qū)＜以陂L期實踐過程中總結(jié)的一些有效的沖突解決辦法。

多Agent系統(tǒng)為自治的智能實體之間提供了協(xié)作機(jī)制。根據(jù)實體的功能,可以設(shè)計能完成不同任務(wù)的Agent。集裝碼頭中各Agent能在動態(tài)環(huán)境下執(zhí)行并完成計劃定義的任務(wù),從而不斷地響應(yīng)碼頭運行過程中環(huán)境和生產(chǎn)發(fā)生的變化,相互協(xié)作完成集裝箱碼頭的各種任務(wù),實現(xiàn)集裝箱碼頭生產(chǎn)作業(yè)的智能優(yōu)化,圖4為集裝箱碼頭計劃調(diào)度Agent之間的協(xié)作模型。

4 實 現(xiàn)

集裝箱碼頭的Agent管理系統(tǒng)是相當(dāng)復(fù)雜的,建立該系統(tǒng)主要目的是為了實現(xiàn)各種信息能夠有效快速的進(jìn)行處理和分析,以達(dá)到碼頭各方面的統(tǒng)一協(xié)調(diào),實現(xiàn)集裝箱碼頭的智能化。要對碼頭多A-gent系統(tǒng)進(jìn)行開發(fā),需要在硬件及大量數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上,來完成各個Agent的實現(xiàn),然后再構(gòu)建應(yīng)用程序來實現(xiàn)對碼頭的管理,圖5就是實現(xiàn)碼頭系統(tǒng)的實體結(jié)構(gòu)框架圖。圖中下半框圖中的是硬件設(shè)備以及數(shù)據(jù)庫等。硬件設(shè)備主要指其需要的一些計算機(jī)硬件、傳輸系統(tǒng)等。數(shù)據(jù)庫用來存放大量的規(guī)則以及相關(guān)的運行數(shù)據(jù)。上半框圖中為軟件部分,主要包括各Agent的具體程序?qū)崿F(xiàn),具體指如何實現(xiàn)各Agent的內(nèi)部運作,這是整個系統(tǒng)的核心所在,同時上半框中還包括了應(yīng)用程序即相應(yīng)的人機(jī)交互及結(jié)果輸出。這些上層的應(yīng)用程序就是在核心程序的基礎(chǔ)上運行的,而圖中的 “應(yīng)用”就是指在核心程序的基礎(chǔ)平臺上開發(fā)的上層應(yīng)用,最終用戶使用的就是這些具體的應(yīng)用程序。

圖4 集裝箱碼頭計劃調(diào)度Agent之間的協(xié)作模型圖

圖5 集裝箱碼頭系統(tǒng)實體結(jié)構(gòu)框架圖

5 結(jié) 語

在對集裝箱碼頭生產(chǎn)運營研究和分析的基礎(chǔ)上,提出了基于多Agent的集裝箱碼頭的計劃調(diào)度模型,并對模型中各個Agent的結(jié)構(gòu)和工作方式以及其相互之間的關(guān)系和協(xié)作都一一進(jìn)行了分析說明。將集裝箱碼頭計劃調(diào)度分成了若干個相對獨立但又相互合作的Agent,通過這些Agent的運作,來實現(xiàn)碼頭的優(yōu)化調(diào)度問題。但是由于開發(fā)這一實際系統(tǒng)較為復(fù)雜,僅針對計劃這一部分進(jìn)行詳細(xì)的分析,還未能實現(xiàn)整個系統(tǒng)。所以需要后續(xù)對內(nèi)部細(xì)節(jié)作深入研究,并開發(fā)相應(yīng)的基于Agent的集裝箱碼頭仿真系統(tǒng)。

[1]胡舜耕,張莉,鐘義信.多Agent系統(tǒng)的理論、技術(shù)及其應(yīng)用[J].計算機(jī)科學(xué),1999,26(9)：20-24.

[2]Gek Woo Tan,Caroline C Hayes,Michael Shaw.An intelligent-Agent framework for concurrent product design and planning[J].IEEE Transaction on Engineering Management,1996,43(3)：297-306.

[3]Riyaz Sikora,Michael J Shaw.Coordination mechanisms for Multi-Agent manufacturing system：applications to integrated manufacturing scheduling[J].IEEE Transaction on Engineering Management,1997,44(2)：175-187.

[4]Martin W,Moira C N,Werner S.Multidatabase Agentsfor CIM systems[J].International Journal of Computer IntegratedManufacturing,1996,9(4)：293-298.

[5]盛步云.基于多Agent的分布式工藝決策研究[D].武漢：武漢理工大學(xué),2001.