【摘 要】
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为实现在保持高生产率的前提下对环境变化的快速响应,提出了一个基于自适应Agent的模型,研究了制造系统中最常见的任务在加工资源上的分配问题.设计了在多智能体系统中分别代
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为实现在保持高生产率的前提下对环境变化的快速响应,提出了一个基于自适应Agent的模型,研究了制造系统中最常见的任务在加工资源上的分配问题.设计了在多智能体系统中分别代表加工资源、任务和协调者的三类Agent,以及它们在各自利益驱动下所应遵循的行为规则,并采用了局部与全局的双层强化学习机制,以保证整个系统的行为朝着预期的优化方向演化,适应环境的改变.最后,给出了一个以车间调度为背景的仿真示例,在环境变化(如产品需求改变或机器故障)的情况下,系统能够自动地产生满意的任务分配策略.
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