發(fā)布時(shí)間：2017-12-29 05:30

  本文關(guān)鍵詞：基于多智能體的生化檢測(cè)過(guò)程協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的研究　出處：《華南理工大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：生化檢測(cè)設(shè)備是一種用于檢測(cè)、分析生命化學(xué)物質(zhì)的臨床診斷儀器。它可替代人工操作完成加樣、溫育振蕩、洗板、檢測(cè)等生化檢測(cè)過(guò)程中的檢測(cè)步驟。該設(shè)備由加樣臂、機(jī)械臂、溫育振蕩器、洗板機(jī)、檢測(cè)儀五個(gè)子設(shè)備模塊組成。通過(guò)對(duì)各子設(shè)備的協(xié)調(diào)控制可以實(shí)現(xiàn)生化檢測(cè)過(guò)程中檢測(cè)工序的自動(dòng)處理。顯然,要想提高該設(shè)備的工作效率和自動(dòng)化程度就得對(duì)其協(xié)調(diào)控制過(guò)程展開(kāi)研究。在系統(tǒng)分析了生化檢測(cè)設(shè)備的功能組成以及運(yùn)作過(guò)程之后,本文將生化檢測(cè)過(guò)程的協(xié)調(diào)控制問(wèn)題劃分為任務(wù)調(diào)度優(yōu)化和設(shè)備動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)兩方面。常規(guī)的靜態(tài)調(diào)度算法往往無(wú)法很好的解決此類問(wèn)題,因此,本文引進(jìn)了多智能體技術(shù),建立了基于多智能體的生化檢測(cè)過(guò)程協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)。利用多智能體系統(tǒng)的分布式求解特性,可以將具有NP復(fù)雜度的檢測(cè)任務(wù)分解為相對(duì)簡(jiǎn)單的子任務(wù),從而完成檢測(cè)任務(wù)的調(diào)度優(yōu)化。通過(guò)智能體間的協(xié)商與合作可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備的動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào),保證設(shè)備的穩(wěn)定、持續(xù)運(yùn)行。據(jù)此,本文的研究工作主要包括以下幾方面:1.系統(tǒng)分析了智能體的概念、特性和分類,以及多智能體系統(tǒng)的特點(diǎn)、通信方式以及協(xié)作方式,為建立基于多智能體的生化檢測(cè)過(guò)程協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)提供理論基礎(chǔ)。2.深入分析了生化檢測(cè)設(shè)備的關(guān)鍵問(wèn)題,指出生化檢測(cè)過(guò)程多約束、動(dòng)態(tài)等特點(diǎn),明確了問(wèn)題的約束條件。確定以總完成時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo),兼顧設(shè)備穩(wěn)定性和負(fù)載均衡性,建立了多智能體協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)模型。該模型采用軟件智能體,將參與生化檢測(cè)的對(duì)象抽象為管理Agent、協(xié)調(diào)Agent、項(xiàng)目Agent、同類資源Agent、設(shè)備Agent和應(yīng)急Agent。結(jié)合約束條件和優(yōu)化目標(biāo),詳細(xì)設(shè)計(jì)了各Agent的功能、結(jié)構(gòu)。3.為提高系統(tǒng)的整體性能和問(wèn)題求解能力,選擇合同網(wǎng)協(xié)議作為智能體之間的協(xié)作策略。對(duì)于傳統(tǒng)合同網(wǎng)協(xié)議存在的不足之處,如對(duì)標(biāo)書發(fā)布范圍無(wú)限制、不考慮任務(wù)負(fù)載均衡等,提出了適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)方案。并以最早完成時(shí)間作為招投標(biāo)的標(biāo)值,著重論述了檢測(cè)工序的協(xié)商過(guò)程。此外,針對(duì)多項(xiàng)目派發(fā)順序的優(yōu)化問(wèn)題,提出了動(dòng)態(tài)預(yù)調(diào)度算法。為實(shí)現(xiàn)設(shè)備的動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào),專門設(shè)立了應(yīng)急Agent。通過(guò)它與其余Agent的協(xié)作完成緊急任務(wù)插入、子設(shè)備故障、任務(wù)取消等隨機(jī)不確定事件的動(dòng)態(tài)協(xié)商。4.對(duì)設(shè)計(jì)的多智能體協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)例仿真。將提出的基于合同網(wǎng)和動(dòng)態(tài)預(yù)調(diào)度的多智能體調(diào)度方法與基本蟻群算法、改進(jìn)蟻群算法、petri網(wǎng)調(diào)度方法進(jìn)行對(duì)比,并模擬了任務(wù)取消、緊急任務(wù)插入、子設(shè)備故障三種常見(jiàn)動(dòng)態(tài)事件,給出系統(tǒng)動(dòng)態(tài)協(xié)商的仿真結(jié)果。文章用實(shí)例仿真驗(yàn)證了該系統(tǒng)不僅能縮短檢測(cè)任務(wù)的總完成時(shí)間,而且能保證設(shè)備的負(fù)載均衡性和系統(tǒng)穩(wěn)定性,表明建立的多智能體協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)具有可行性和實(shí)用性。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TH776;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1349022