基于多Agent系统的生产计划与调度研究的中期报告一、课题背景:随着现代制造业的发展，生产计划与调度的问题越来越受到关注，特别是在大规模、高复杂度的生产系统中更是如此。传统的生产计划与调度方法通常采用以一定的算法或者规则为基础的优化方法,缺点是通常缺乏对复杂系统的建模和处理的能力。多Agent系统技术在较为复杂的生产计划与调度问题上表现出了独特的优势，提供了一种从分布式、并行、自适应等多个方面来处理复杂系统问题的方法。本课题将使用多Agent技术对生产计划与调度问题进行建模与优化。二、研究内容与进展:本课题的研究内容主要包括以下几个方面:1、生产系统建模:对生产系统进行建模，包括系统各种资源（机器、工具、材料等）的描述、各种生产任务（订单、工序等）的描述、生产流程等。2、Agent行为建模:基于生产系统的建模，对生产系统中涉及到的Agent（如生产订单调度Agent、机器Agent、物料运输Agent等）进行行为建模,并建立Agent之间的关系及协作模型。3、生产计划与调度算法:基于Agent模型，提出适用于生产计划与调度的算法，针对不同的生产系统的需求进行优化。4、模拟仿真与实验:对生产系统建立的模型进行仿真与实验，以验证算法的有效性，产生优化调度方案。目前，我们已经完成了生产系统的建模与Agent的行为建模，建立了Agent之间的关系及协作模型。在生产计划与调度算法方面，我们主要探讨了两种算法：一、基于Agent协作的贪心算法；二、基于强化学习的Q-learning算法。通过模拟仿真与实验，我们发现，基于强化学习的Q-learning算法在处理生产系统问题时优于基于Agent协作的贪心算法。三、下一步工作计划:在后续研究中，我们将继续深入研究基于强化学习的Q-learning算法，针对生产系统的不同需求进行优化，并对算法进行进一步验证。我们还将探讨其他适用于生产计划与调度的算法，并对不同算法进行比较。同时，我们也将继续完善生产系统的建模与仿真实验，提高模型与算法的实用性。