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(浙江工業(yè)大學(xué) 機械工程學(xué)院,浙江 杭州 310014)
傳統(tǒng)集中式的控制方法,強調(diào)在統(tǒng)一的控制單元中對整個系統(tǒng)進行信息控制,通過一個計算中心實現(xiàn)所有的調(diào)度任務(wù)與資源規(guī)劃.但這對于實際上處于動態(tài)環(huán)境中的制造單元來講,隨著問題規(guī)模的擴大以及動態(tài)環(huán)境下實時數(shù)據(jù)的不斷增多,這種控制方法對動態(tài)的調(diào)度環(huán)境無法顯示很好的適應(yīng)性,也無法通過任務(wù)分解等方式降低其計算的復(fù)雜性.
Holonic制造系統(tǒng)(Holonic manufacturing system,HMS)由具有自治與協(xié)作特性的Holon單元遞歸嵌套而成,能夠把分布式控制結(jié)構(gòu)與分層控制結(jié)構(gòu)的特點相結(jié)合,使車間調(diào)度系統(tǒng)具有集中控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性和全局優(yōu)化等優(yōu)勢的同時兼具分布式系統(tǒng)的魯棒性、柔性等特點.文獻[1-4]提出了一些基于HMS的調(diào)度方法,這些方法在已有的Holonic控制架構(gòu)或者構(gòu)建新的控制架構(gòu)基礎(chǔ)上加上適當(dāng)?shù)膮f(xié)商機制來構(gòu)建調(diào)度系統(tǒng),普遍采用合同網(wǎng)協(xié)議、組合拍賣等顯示協(xié)商機制或者拉格朗日松弛法等數(shù)學(xué)方法.蟻群的Stigmergy機制是在一組分散分布的實體之間以對環(huán)境的改變?yōu)槊浇閰f(xié)調(diào)自身行為的一種間接通信方式[5],十分適合作為基于Holonic控制架構(gòu)的調(diào)度系統(tǒng)的協(xié)商機制.文獻[6-8]討論了Stigmergy機制應(yīng)用于車間調(diào)度系統(tǒng)的原理、方法以及優(yōu)勢,但都未給出具體的實現(xiàn)方式.因此,在PROSA控制架構(gòu)[9]的基礎(chǔ)上,通過對Ant Holon以及面向動態(tài)調(diào)度的Staff Holon進行設(shè)計,構(gòu)建了基于Stigmergy的Holonic控制架構(gòu),并給出了動態(tài)環(huán)境下這一架構(gòu)的動態(tài)調(diào)整機制.在定義Holon單元之間通信所需信息素的基礎(chǔ)上,提出了在這一架構(gòu)下各Holon單元以Stigmergy機制為協(xié)商機制的協(xié)商過程以及實現(xiàn)作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度的一般策略.
在蟻群的Stigmergy機制中,螞蟻通過在從食物源返回蟻巢的路徑上釋放“信息素”來指導(dǎo)自身或者其他螞蟻找到從蟻巢到食物源的最短路徑.類似地,原材料所在的倉庫系統(tǒng)可以視為蟻巢,生產(chǎn)車間中每臺可供選擇的機器設(shè)備都可以看做是螞蟻覓食道路上的一個結(jié)點,而設(shè)備的不同加工時間就像路徑的不同長度.若以最大完成時間最小作為生產(chǎn)調(diào)度的目標(biāo)函數(shù),則螞蟻用以在蟻巢和食物源之間尋找最短路徑的Stigmergy協(xié)商機制完全適用于車間的生產(chǎn)調(diào)度.因此,可以在PROSA架構(gòu)中引進一種Ant Holon,如同螞蟻在周圍環(huán)境中散布和感知信息素一樣負責(zé)在制造環(huán)境中發(fā)現(xiàn)和傳播信息[7],由此建立基于Stigmergy的Holonic控制架構(gòu).
在PROSA架構(gòu)的基礎(chǔ)上,基本Holon與Staff Holon以一定的速率來創(chuàng)建各自對應(yīng)的Ant Holon來負責(zé)信息的傳播與接收.但是與真實環(huán)境中的螞蟻一樣,建立基于Stigmergy的Holonic控制架構(gòu)所需的Ant Holon不僅要求數(shù)量很大而且還要很“便宜”,其中Ant Holon的數(shù)量是可以通過創(chuàng)建速率來設(shè)定的參數(shù).另一方面,Ant Holon的內(nèi)部屬性與創(chuàng)建它的基本Holon或者Staff Holon相同,但并不具有同等的功能,而只是負責(zé)感知和散發(fā)信息素,所以只需要有限的計算能力和通信帶寬[10],廢棄這種Holon也只需釋放一些計算機內(nèi)存,從而滿足“便宜”這一要求.Ant Holon的屬性與功能采用UML建模語言中的對象圖來表示,如圖1所示.
圖1為基于Stigmergy的Holonic控制架構(gòu)中各類Holon之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系.
圖1 控制架構(gòu)中各類Holon關(guān)聯(lián)關(guān)系的UML描述
在PROSA架構(gòu)中,基本Holon涵蓋了制造系統(tǒng)中獨立的三個方面,Holon本身又具有自相似性,使得系統(tǒng)具有可重構(gòu)性,更易于擴展.另一方面,通過Staff Holon又可以實現(xiàn)系統(tǒng)的所需的優(yōu)化性能.因此,實際上Holonic控制架構(gòu)是利用Staff Holon來解除系統(tǒng)可靠性、敏捷性與系統(tǒng)性能之間的耦合關(guān)系.當(dāng)系統(tǒng)平穩(wěn)運行的時候,通過Staff Holon建立一種遞階控制結(jié)構(gòu),基本Holon采用Staff Holon所給出的建議,從而實現(xiàn)系統(tǒng)的整體優(yōu)化性能.當(dāng)生產(chǎn)過程中出現(xiàn)擾動的時候,又通過Staff Holon將系統(tǒng)動態(tài)調(diào)整到一種臨時的異構(gòu)式控制結(jié)構(gòu).此時,基本Holon將進行自主決策來處理擾動的影響.為此,定義了一類面向動態(tài)調(diào)度的Staff Holon—On-line Supervisor Holon(OS Holon),其作用包括:
1) 為基本Holon提供充足的信息,通過自身的專家知識和經(jīng)驗為基本Holon提供建議,輔助基本Holon完成生產(chǎn)任務(wù).
2) 監(jiān)督整個生產(chǎn)過程,定期通過Ant Holon向IP Holon發(fā)布詢問狀態(tài)的信息素,基本Holon感知到這一信息素后回復(fù)自身當(dāng)前狀態(tài).
3) 在生產(chǎn)過程中出現(xiàn)意外擾動后,判斷擾動類型以及對系統(tǒng)造成的影響,并對系統(tǒng)架構(gòu)進行動態(tài)的調(diào)整.
除上述功能外,OS Holon的內(nèi)部屬性中還包含有車間中生產(chǎn)加工過程信息,如某個資源的加工過程相關(guān)信息(出現(xiàn)故障、恢復(fù)加工等);生產(chǎn)信息,如某個加工任務(wù)的進度信息;基本Holon的信息,如基本Holon當(dāng)前的狀態(tài)、負荷情況等等.OS Holon的屬性與功能的UML描述,如圖1所示.
與Stigmergy機制中螞蟻釋放“信息素”來指導(dǎo)自身或者其他螞蟻找到從蟻巢到食物源的最短路徑一樣,在Holonic控制架構(gòu)下使用Stigmergy機制作為協(xié)商機制也需要定義一種信息素,基本Holon與Staff Holon通過各自對應(yīng)的Ant Holon釋放這種信息素來供其他Ant Holon感知,從而實現(xiàn)信息的交互與傳遞,這種信息素的表達方式如表1所示.
表1 信息素表達方式
這類信息素的運行機制強調(diào)Stigmergy機制中局部信息素的發(fā)布無需同步的特性.比如,在舊式的醫(yī)院中,護士按時測量完病人的體征參數(shù)之后,將記錄的結(jié)果放在病人的病床上方.當(dāng)醫(yī)生到達之后,取下記錄查看并采取相應(yīng)的措施.在這一過程中護士與醫(yī)生無需約定時間和地點來獲取信息,從而能夠更自由地安排自身的時間,提高工作效率.同理,基本Holon和Staff Holon只需不斷通過Ant Holon向Information Publish Holon(IP Holon)中釋放或者感知信息素,預(yù)定的時間和地點交換信息.IP Holon則是模擬Stigmergy機制中螞蟻所生活的環(huán)境,作為信息素的載體.例如,當(dāng)有訂單下達到生產(chǎn)車間,Order Holon便會創(chuàng)建0rder Ant Holon在IP Holon中留下信息素[N,O],來供Product Holon感知從而獲得相關(guān)的產(chǎn)品加工知識.
與蟻群Stigmergy機制中的信息素一樣,這種信息素也具有揮發(fā)性,揮發(fā)的速率ρ是可以設(shè)定的參數(shù).因為信息素包含有具體內(nèi)容,其揮發(fā)速率ρ通常較小,但是一旦被Ant Holon感知之后就會立即完全揮發(fā)掉.如信息素[N,O]一旦被Product Ant Holon感知,表明Product Holon已經(jīng)接受了這一項任務(wù),信息素[N,O]也就隨之揮發(fā)掉了.這一特性保證了Ant Holon感知到這一類信息素始終是有價值的、可用的,同時也保證了IP Holon中始終都有一定的可用存儲空間,降低了系統(tǒng)的通信負荷.
在PROSA控制架構(gòu)中,當(dāng)系統(tǒng)平穩(wěn)運行的時候,通過Staff Holon建立一種遞階控制結(jié)構(gòu),基本Holon采用Staff Holon所給出的建議,實現(xiàn)系統(tǒng)的整體優(yōu)化性能.當(dāng)生產(chǎn)過程中出現(xiàn)擾動的時候,又通過Staff Holon將系統(tǒng)動態(tài)調(diào)整到一種臨時的異構(gòu)式控制結(jié)構(gòu).此時,基本Holon將進行自主決策來處理擾動的影響.因此,基于OS Holon建立在動態(tài)環(huán)境下Holonic控制架構(gòu)的動態(tài)調(diào)整機制,從而明確擾動事件出現(xiàn)后Holonic控制架構(gòu)的變化過程.
為了更好地說明Staff Holon對Holonic控制架構(gòu)的動態(tài)調(diào)整過程,先引入自治因子的概念,自治因子α,反應(yīng)Holon自治性能力的參數(shù).Order Holon,Resource Holon以及OS Holon內(nèi)都包含有這一參數(shù).自治因子值越大,表明對應(yīng)Holon的自治性越高.通常,在穩(wěn)定情況下Order Holon和Resource Holon的自治因子值較小,會盡量服從OS Holon的協(xié)調(diào),并接受其調(diào)度建議.
調(diào)整機制包括以下4個步驟:
1) 在系統(tǒng)穩(wěn)定運行情況下,OS Holon通過自身的專家知識和經(jīng)驗為基本Holon提供建議,輔助基本Holon完成生產(chǎn)任務(wù).此時,Order Holon和Resource Holon內(nèi)的自治因素值較低,因而會盡量服從OS Holon提供的建議,系統(tǒng)中呈現(xiàn)出一種遞階控制的結(jié)構(gòu),如圖2所示.
圖2 穩(wěn)定狀態(tài)下的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型
2) 當(dāng)OS Holon監(jiān)督擾動出現(xiàn)之后,會立即判斷擾動事件的類型并評估對系統(tǒng)造成的影響程度,然后通過OS Ant Holon向IP Holon中釋放信息素來通知Order Holon和Resource Holon升高自身的自治因素.
3) 當(dāng)Order Holon和Resource Holon接受到這一信息素后,根據(jù)信息素的內(nèi)容對自己的自治性因素進行調(diào)整.當(dāng)Order Holon和Resource Holon的自治性高于OS Holon時,兩者之間直接進行協(xié)商決策,此時系統(tǒng)中呈現(xiàn)臨時的異構(gòu)式控制結(jié)構(gòu),OS Holon仍然繼續(xù)監(jiān)督整個生產(chǎn)過程,并對調(diào)度方案提供建議,但由于現(xiàn)在Order Holon和Resource Holon具有較高的自治因素,它們很有可能拒絕這些建議.
4) 擾動事件結(jié)束后,Order Holon和Resource Holon將自身的自治性因素降低,降低的幅度與升高的幅度相同.之后由于Order Holon和Resource Holon的自治性低于OS Holon的自治性,因此系統(tǒng)恢復(fù)到穩(wěn)定運行狀態(tài)下.
在上述步驟中,OS Holon通過自治因素實現(xiàn)對Holonic控制架構(gòu)的動態(tài)調(diào)整.Holonic控制架構(gòu)的動態(tài)變化只是瞬時的,由擾動事件觸發(fā),擾動結(jié)束后即恢復(fù)到穩(wěn)定狀態(tài),這一過程依賴于Holon單元內(nèi)決策機制的制定.
動態(tài)環(huán)境下的車間調(diào)度問題與一般作業(yè)車間調(diào)度問題相比,是將已有的大大簡化的作業(yè)車間調(diào)度生產(chǎn)模型,與實際生產(chǎn)狀況相結(jié)合,使模型更貼近真實的生產(chǎn)情況[11].一般地,作業(yè)車間動態(tài)重調(diào)度問題可描述為:n個工件Ni(i=1,2,…,n)在m臺機器Mj(j=1,2,…,m)上加工,每個工件由一組加工工序k(1≤k≤m)組成,每道工序需要在指定的機器上加工,以O(shè)ikj表示第i個工件的第k道工序在機器Mj上加工.車間的生產(chǎn)環(huán)境是動態(tài)的,當(dāng)擾動事件發(fā)生后,對初始調(diào)度方案進行調(diào)整,在保證工件都能按時交貨的情況下,盡量使得調(diào)整后的調(diào)度方案對原方案的偏離最小.另外還需滿足以下假設(shè):
1) 重調(diào)度的時間忽略不計,一旦調(diào)度完成,對應(yīng)的工件立即進入加工狀態(tài).
2) 擾動事件是隨機發(fā)生的,但是同一時刻只發(fā)生一件擾動事件,并且不會在動態(tài)重調(diào)度過程中發(fā)生.
3) 受到影響的工件動態(tài)調(diào)度后,在新機器上重新開始加工.
4) 只考慮機器故障、加工延時、緊急插單三種擾動事件.
在靜態(tài)環(huán)境下,調(diào)度的穩(wěn)定性通常不是問題.但在動態(tài)的調(diào)度環(huán)境下,穩(wěn)定性和魯棒性是很重要的評價指標(biāo).采用文獻[12]中提出的評價調(diào)度性能的方法,采用重調(diào)度與預(yù)調(diào)度中最大完成時間的偏差最小作為動態(tài)重調(diào)度目標(biāo),并滿足與預(yù)調(diào)度相同的約束條件.
(1)
s.t.STilq-STikp≥Tikp
STilj-STikp≥Tikjdi-Tieij≥STieij
為了應(yīng)對初始調(diào)度方案執(zhí)行過程中不可避免的各種擾動事件,使得調(diào)度系統(tǒng)能夠基于適當(dāng)?shù)牟呗宰龀龊线m的反應(yīng),在對調(diào)度驅(qū)動策略的研究基礎(chǔ)上,制定了如下動態(tài)調(diào)度策略:首先評估擾動事件對生產(chǎn)過程的影響,根據(jù)評估結(jié)果來判定是否需要進行重調(diào)度,重調(diào)度策略與擾動事件的類型有關(guān),整體的動態(tài)調(diào)度策略如圖3所示.
圖3 動態(tài)調(diào)度策略圖
Step1在初始調(diào)度方案執(zhí)行過程中,OS Holon監(jiān)測是否有擾動事件發(fā)生.如果有,則判斷擾動事件的類型,并通過實時的現(xiàn)場數(shù)據(jù)評估擾動事件的影響大小.否則,按預(yù)調(diào)度方案繼續(xù)執(zhí)行.
Step2根據(jù)擾動事件影響的大小判定是否需要進行重調(diào)度,如果是,則轉(zhuǎn)向Step 3;如果不是,則進行右移重調(diào)度,下達新的調(diào)度方案.
Step3判定是否需要進行全局重調(diào)度,如果是,則轉(zhuǎn)入Step 4;否則,進行局部重調(diào)度,下達新的調(diào)度方案.
Step4擾動事件的影響很大,需要進行全局重調(diào)度.調(diào)度完成后,下達新的調(diào)度方案.
基于Holonic控制架構(gòu)的動態(tài)調(diào)度方法由內(nèi)嵌有決策機制的分布式Holon單元通過支持動態(tài)調(diào)度的協(xié)商機制來完成,個體的Holon單元發(fā)揮自治與協(xié)商的特性自下而上地尋找一種動態(tài)的平衡,而局部單元的決策能力是實現(xiàn)調(diào)度功能的基礎(chǔ).在基于Stigmergy的Holonic制造執(zhí)行控制架構(gòu)下,對擾動事件類型的判斷以及對擾動事件造成的影響評估機制封裝在OS Holon內(nèi)部,動態(tài)重調(diào)度策略以及重調(diào)度策略的選擇機制封裝在Order Holon中.當(dāng)OS Holon監(jiān)測到擾動發(fā)生后,通過信息素來修改Order Holon和Resource Holon的自治性,從而動態(tài)地調(diào)整系統(tǒng)的控制架構(gòu)來實現(xiàn)對擾動的處理.信息素的內(nèi)容包括兩部分:擾動類型、影響等級,表達方式為[Ⅰ,up-1],編碼方式如表2所示.擾動解除之后,Order Holon和Resource Holon降低同等的自治性等級,系統(tǒng)中的架構(gòu)恢復(fù)到穩(wěn)定狀態(tài).
表2 修改自治性的信息素中的編碼方式
現(xiàn)以緊急訂單下達到車間為例來說明擾動事件發(fā)生各Holon單元之間的協(xié)商過程,如圖4所示.這里默認為當(dāng)緊急訂單下達到生產(chǎn)車間則表示車間有能力完成加工.
圖4 出現(xiàn)緊急訂單后各Holon之間的協(xié)商過程
Step1當(dāng)OS Holon監(jiān)測到緊急訂單下達到車間后,立即判斷故障類型并對影響進行評估,并通過OS Ant Holon向IP Holon中釋放對應(yīng)的信息素.同時,系統(tǒng)便為其創(chuàng)建一個Order Holon(*).Order Holon(*)隸屬于當(dāng)前正在加工的Order Holon中,其內(nèi)部屬性與功能與Order Holon相同,如圖5所示.但Order Holon(*)的生命周期比Order Holon要短,當(dāng)緊急訂單得到處理之后,Order Holon(*)的生命周期也就隨即結(jié)束.
圖5 Order Holon(*)結(jié)構(gòu)圖
Step2Order Ant Holon與Resource Ant Holon感知到信息素后反饋給對應(yīng)的基本Holon.若信息素內(nèi)容為[Ⅰ,up-1]或者[Ⅰ,up-2],轉(zhuǎn)向Step 3;若為[Ⅰ,up-3],則轉(zhuǎn)向Step 4.
Step3Order Holon與Resource Holon根據(jù)信息素內(nèi)容升高自身的自治性等級,Order Holon根據(jù)影響等級選擇對應(yīng)的重調(diào)度策略,并創(chuàng)建一定數(shù)量的Route Ant Holon根據(jù)重調(diào)度策略與Resource Holon協(xié)商生成新的調(diào)度方案.
Step4若信息素內(nèi)容為[Ⅰ,up-3],表明該擾動事件對調(diào)度系統(tǒng)的影響較大需要進行全局重調(diào)度.這時,Order Holon通過Order Ant Holon向IP Holon中釋放信息素來向Product Holon請求新的加工工藝規(guī)劃.
Step5Product Holon感知到這一信息素后,重新安排對應(yīng)工件的加工工藝,并將結(jié)果發(fā)布在IP Holon中.
Step6Order Holon感知到新的設(shè)計結(jié)果后,創(chuàng)建一定數(shù)量的Route Ant Holon與Resource Holon進行協(xié)商,得到全局重調(diào)度的加工方案.Route Ant Holon與Resource Holon協(xié)商得到全局加工方案的過程選用蟻群算法[13]進行實現(xiàn).
若經(jīng)過一段時間擾動事件得以解除Resource Holon與Order Holon對應(yīng)降低自身的自治性等級,之后Holonic控制架構(gòu)恢復(fù)到穩(wěn)定狀態(tài).
為了說明上述調(diào)度策略,選取了表3所示的典型的6×6 JSP問題為算例.假設(shè)在t時刻編號為001的訂單下達到生產(chǎn)車間,該訂單中有6個待加工工件的加工要求,6臺加工設(shè)備分別抽象為6個Resource Holon,初始調(diào)度方案的甘特圖,如圖6所示.
表3 6×6算例加工任務(wù)數(shù)據(jù)
圖6 初始調(diào)度方案的甘特圖
假設(shè)在t=70時刻有緊急訂單下達到生產(chǎn)車間,預(yù)交貨期為185.緊急訂單中加工任務(wù)數(shù)據(jù)如表4所示.
表4 緊急訂單中加工任務(wù)數(shù)據(jù)
根據(jù)各Holon單元的協(xié)商機制,系統(tǒng)將在緊急訂單下達時為其生產(chǎn)對應(yīng)的Order Holon(*).同時OS Holon開始判斷此次擾動事件類型為Ⅰ型,這里假定OS Holon對擾動事件的影響等級評估結(jié)果為3級.之后OS Holon通過OS Ant Holon像IP Holon中釋放信息素[Ⅰ,up-3],Order Holon與Resource Holon通過各自對應(yīng)的Ant Holon感知到信息素后升高自身的自治性.Order Holon通過信息素判定需要采用全局重調(diào)度的處理方法,向IP Holon中釋放信息素[N,O]請求新的加工工藝規(guī)劃,Product Ant Holon感知到這一信息素后帶回給Product Holon,之后Product Holon將反饋結(jié)果通過Product Ant Holon釋放到IP Holon中.Order Holon得到新的加工工藝規(guī)劃之后,創(chuàng)建一定數(shù)量的Route Ant Holon與Resource Holon協(xié)商對剩余的加工工序全部進行重新調(diào)度.協(xié)商過程通過蟻群算法借助MATLAB.R2010a來實現(xiàn),求解的運行結(jié)果見圖7,獲得的調(diào)度結(jié)果最優(yōu)解為180,滿足緊急訂單的交貨期要求.全局重調(diào)度后產(chǎn)生新的調(diào)度方案,甘特圖如圖8所示.
圖7 全局重調(diào)度中最優(yōu)解的進化曲線
圖8 全局重調(diào)度后的甘特圖
在Stigmergy機制的基礎(chǔ)上,通過對設(shè)計Ant Holon、面向動態(tài)調(diào)度的Staff Holon以及定義信息傳遞所需的信息素,構(gòu)建了動態(tài)環(huán)境下基于Stigmergy的Holonic控制架構(gòu),提出了該架構(gòu)的動態(tài)調(diào)整機制.在對動態(tài)問題進行描述的基礎(chǔ)上,給出了動態(tài)調(diào)度的一般流程以及Holon單元間基于這一流程實現(xiàn)動態(tài)調(diào)度的協(xié)商機制.通過算例應(yīng)用說明了基于Stigmergy的Holonic控制架構(gòu)下進行動態(tài)調(diào)度的基本過程,實現(xiàn)了對擾動事件的滿意處理.
參考文獻:
[1] KOJI I, YOSHITAKA T, NOBUHIRO S. A study on real-time scheduling methods in Holonic manufacturing systems[J]. IFIP International Federation for Information Processing,2005,168:301-312.
[2] PAULO S, CARLOS R, JOSé N. Scheduling in Holonic manufacturing systems[J]. Springer Series in Advanced Manufacturing,2007,10(7):167-190.
[3] PAULO L, FRANCISCO R. A Holonic approach to dynamic manufacturing scheduling[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing,2008,24(5):625-634.
[4] BORANGIU T, RILEANU S. Open manufacturing control with agile reconfiguring of Resource services[J]. Control Engineering and Applied Informatics,2010,12(4):10-17.
[5] BO Xing, FULUFHELO V N. Ant stigmergy shop floor control architecture for intelligent Product oriented manufacturing system[C]//Systems Man and Cybernetics (SMC), IEEE International Conference on. Oakland: IEEE Computer Press,2010:4182-4189.
[6] WANG Lei. Pheromone-based coordination for manufacturing system control[J]. Journal of Intelligent Manufacturing,2012,23(3):747-757.
[7] PAUL V, HADELI, BART S G. MAS coordination and control based on stigmergy[J]. Computers in Industry,2007,58:621-629.
[8] JOSé B, PAULO L, DAMIEN T, et al. Enhancing ADACOR with biology insights towards reconfigurable manufacturing systems[C]//IECON 2011-37th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society. Oakland:IEEE Computer Press,2011:2746-2751.
[9] HENDRIK V B, JO W, PAUL V, et al. Reference architecture for Holonic manufacturing systems:PROSA[J]. Computers in Industry,1998,37(3):255-274.
[10] PAUL V, HADELI, BART S, et al. MAS coordination and control based on stigmergy[J]. Computers in Industry,2007,58:621-629.
[11] 陳勇,胡婷婷,魯建廈.基于遺傳算法改進的動態(tài)車間調(diào)度[J].浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2012,40(5):537-553.
[12] COWLING P I, JOHANSSON M. Using real time information for effective dynamic scheduling[J]. European Journal of Operational Research,2002,139(2):230-244.
[13] 黃亞平,王萬良,熊婧.基于改進蟻群算法的智能調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)[J].浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2010,38(3):251-256.