多Agent动态调度方法在染色车间调度中的应用

为解决复杂、繁琐的染色车间调度问题，根据印染生产过程的工艺特点和约束条件，建立了染色车间作业调度问题模型。为了提高调度系统对生产环境经常发生变化的自适应能力和全局优化能力，提出了一种基于蚂蚁智能与强化学习相结合的协商策略的多Agent动态调度方法。在该方法中，智能Agent能根据行为的历史反馈和立即反馈来选择相应的行为，也能根据算法的历史奖励来选择相应的智能调度算法，从而把一小部分工序任务的实时局部优化和大部分工序任务的全局优化结合起来。调度实例的求解结果验证了该方法的有效性。