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专题解读

炼钢连铸智能调度系统设计与实现

  目前,我国传统工业普遍面临着产能过剩、需求低迷、产品差异性差、附加值低等问题。钢铁行业作为我国国民经济的支撑行业,经营环境发生巨大改变,这主要体现在:客户需求多样化、生产规模复杂化、产品更新频繁化等。因此,实时掌握生产运行情况、快速响应客户需求、敏捷调度生产资源成为行业转型升级路上面临的重大问题。

  代理(Agent)的概念首先出现在人工智能(AI)领域,并随着面向对象技术、分布式计算技术、并行处理技术等先进计算机技术的发展受到了广大研究人员的关注,在信息科学、智能电网、生产调度等领域得到发展。多代理系统(Multi-Agent System, MAS)是指一个由多个自治运行的Agent组成的集体。在开放分布式网络环境中Agent是一个抽象实体,它是自治的可以对自身环境、操作环境和环境变化采取行动。MAS通过Agent之间有效沟通协作,实现环境的自适应与优化迭代,能够有效降低调度环境的复杂维度,通过系统自主学习实现智能调度。本文将多代理技术引入到炼钢连铸的排程问题中,建立排程模型和算法,并采用计算机技术进行实现,最终实验结果表明该系统在处理动态调度问题上具有敏捷性和有效性。

  一、炼钢连铸调度特点

  钢铁生产工艺复杂,是集多种设备、工序、产品结构于一体的生产系统,其中炼钢连铸是钢厂的瓶颈工序,具有非完全可控、突发事件不可预测等特点。因此,对于炼钢连铸的调度诉求必须能够解决多种动态扰动因素,实现柔性敏捷调度。炼钢连铸生产工序排程的有效性主要体现在能够充分发挥设备产能,实时掌握扰动动态,降低生产过程调度难度。目前,在我国钢铁行业的实际生产调度方面,更多的是依靠人工排产、事后调整;科学研究方面,多采用整数规划、智能算法、启发式算法等优化排程结果。但是,前者人工成本高、排产效率低下、扰动反应迟钝,后者不能综合考虑静态调度与动态调度,与实际运营差异偏差大。

  炼钢连铸问题属于典型的混合流水车间(Hybrid-flow shop ,HFS)调度问题。混合流水车间调度问题是流水线调度问题的扩展,是流水线调度问题与并行机调度问题的结合。混合流水车间调度问题的研究可以分解为确定工件的加工顺序以及设备指派策略。

  除静态调度问题外,现实生产环境中存在很多随机和不确定的扰动因素(如:设备故障类、成分波动类、任务增减类等)。各类扰动因素按照对系统的影响程度可分为轻扰动、一般扰动、复杂扰动。

  订单扰动是指由于生产订单池的变更导致的调度策略调整的一类问题。按照影响因素不同主要分为三类:新订单的随机陆续到达、紧急订单的插入、原有订单发生变化(主要体现在订单数目、交货期等属性)。对于订单扰动的处理方式主要有滚动时域优化策略、动态插单策略、针对于中断式生产和非中断式生产的启发式策略等。

  机器故障是指当处于生产系统的机器由于某种原因产生故障后,对于原有生产调度产生重大影响,因此,需要重新调整调度方案,使原有计划顺利进行。再调度目标大致分为两类,一类是最短加工时长,一类是对原始调度方案的影响最小。由于原始订单的更改伴随着生产资源的准备,而这些准备工作会占用大量来源:mg游戏平台官网 时间,因此,在实际生产中,对于紧急订单的处理更多的考虑生成方案对原始方案的冲击最小。

  二、系统总体设计

  (一)系统概述

  为解决混合流水车间的静态调度和动态调度问题,建立两层代理机制的混合体系结构的MAS,包含调度层和设备层。调度层代理包含一个调度Agent,设备层代理以加工机器为单元将每一个机器抽象为一个机器Agent。除了这两类Agent外还有不定量工件Agent。具体关系如图1所示。在本系统结构构建中,充分考虑了集中-分散控制的有机结合,该系统在考虑局部利益的同时兼顾考虑全局利益。由于各个代理所在位置与扮演角色有所不同,所以各代理功能也有所不同。各层Agent的功能和仿真目标如下:

 

  图1 整体设计

  1.调度代理

  调度Agent是MAS的核心,是该系统的神经中枢,具有最高的控制权利、决策权力和全局观。调度Agent能够对该系统的设备运行、调度窗口、完工情况等信息进行综合汇总、客观评价,对到达事件(如机器故障、订单到达等)进行推理、规划和决策。调度Agent是该调度系统的核心角色,能够实现系统预调度满意解、追求总体控制最优、完成各设备代理和工件代理之间的相互协作,使该系统灵活客观。同时,调度Agent也是与MES、PCS等系统数据交流的唯一接口。

  调度Agent内部算法主要嵌套有模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法等智能优化算法;先到先加工、最短剩余来源:mg游戏平台官网 时间优先、NEH、最早交货期优先等启发式算法;中断式生产、非中断式生产、紧急插单等动态调度流程。调度Agent通过合理分配算法与大量实验能够有效进行学习与进化,提升整体调度意识。

  2.机器代理

  机器Agent处于仿真系统的基础层次,它是现实设备的抽象代理,每个Agent代表一台设备,是实现调度的主要承担者。机器Agent不仅能够执行调度代理下达的工作任务,还能够向调度Agent实时汇报自己的工作情况,在同级Agent之间进行协商合作以达到系统目标。本系统的机器Agent主要包括转炉Agent、精炼Agent(主要有Ar Agent、RH Agent、LF Agent、CAS Agent)、铸机Agent。

  3.工件代理

  工件Agent由调度Agent接收MES订单数据后自动生成,是活动于机器Agent之间的一种Agent,其接收调度Agent指示完成整体加工任务。工件Agent进入生产系统后与机器Agent进行协商依照一定规则进行基于目标的选择性加工。本系统设计的工件Agent主要是指炉次Agent,即一炉钢视为一个工件Agent。

  (二)通讯设计

  MAS运行的核心是代理之间的相互协作,而各Agent相互协作的基础就是整个系统代理间通讯机制,通讯的数量、内容、形式以及通讯来源:mg游戏平台官网 时间都会对整个系统的正常求解起到影响作用。依据系统通讯特征和通讯权限分配,本系统用到的Agent的通讯机制主要有黑板方式、消息对话方式。本系统设计的Agent间一般通讯场景如下:

  1.调度Agent拥有全局通讯权限。

  2.工件Agent接收调度Agent消息,同时具有与其他工件Agent和机器Agent相互通讯的权限。

  3.机器Agent拥有与各工件Agent相互通讯的权限。

  在本系统中,Agent之间的消息类型主要有两种类型:特定类型的消息和任务信息。特定消息的使用目的是通过消息机制令目标Agent进行相应的指令动作,消息本身并不具有特定的数据作用。任务消息主要是指在进行特定工作时收消息的Agent不仅要收到消息还要知道收到消息的内部价值,并进行深层次的数据加工的信息类型。

  三、系统详细设计

  (一)招投标机制

  招投标机制主要用于工件Agent与相应阶段机器Agent进行协商处理,达到机器选择的目的。由于KQML语言的实用性和简便性,该语言在MAS中得到广泛应用。系统将KQML语言应用在多代理招投标机制上,将通讯过程中涉及到的函数进行标准化定义、成员变量、书写格式、使用类型做出明确的规定,保证通讯者之间可以相互理解、相互交流。

  当工件将要进入第一阶段时由调度Agent在加工队列表进行抽取实现逐个招投标,招投标机制结束后工件Agent经过协商逐个进入产线进行生产。对于调度Agent来说,每一个事件E都对应着一次调度或者是重调度的结果,因此,每个事件都会生成一次加工队列表,当调度Agent每执行一次未来事件都会重新触发一次将要进入第一阶段的工件的招投标机制。具体招投标流程如图2所示。

  图2 招投标协议

  (二)三阶段调度规则

  在实际应用在,灵活运用启发式调度规则不仅能够缩短计算成本更能够较容易得到满意解。常用的启发式调度规则主要有最短加工来源:mg游戏平台官网 时间优先、最长加工来源:mg游戏平台官网 时间优先、具有最少迟缓来源:mg游戏平台官网 时间工序优先等。在本炼钢连铸智能调度系统中,到达的订单首先经过调度Agent算法设计生成工件Agent并赋予工件Agent相应的优先级;随后工件Agent进行沟通顺序进入生产线;最后拿到任务标书的机器Agent根据不同情况下的不同规则对到达任务进行加工。三阶段调度策略的使用能够有效解决此类问题的调度模式。本系统在三阶段多代理调度设计的基础上,针对不同的调度情况实现对调度规则的灵活应用。如图3所示,基于多代理技术的一般调度流程三阶段调度过程设计。

 

  图3 基于多代理的一般调度过程

  第一阶段:该阶段的调度主要体现在任务到达、扰动因素影响的时候,调度Agent根据相应的调度场景应用不同的调度规则或调度算法进行工件Agent的初始优先级运算。其中,常见调度Agent的调度目标主要有最小化总完工时长、设备利用率最大、单元拖期率最低等。

  第二阶段:此阶段的调度主要体现在工件Agent工作协商和招投标上。作用是当工件Agent获得加工优先级后按照优先级的先后顺序进行招投标机制,目标是资源有限的情况下,使得单位总加工时长最短。

  第三阶段:主要体现在处于机器Agent的待加工队列的缓冲区上。机器Agent根据服务规则对工件Agent进行加工处理,当发生扰动事件后对处于该阶段的所有机器Agent的缓冲区上的工件Agent进行重新的加工排序。

  三阶段混合调度策略既相互独立又相互依存,独立体现了区域优化,依存着重了整体协调。这种关系使得该情况的调度简便高效,同时易于管理和流程优化。

  (三)异常调度流程

  当发生扰动后,系统内Agent将会依据自身权限按照异常调度流程进行协商调度:

  当发生订单扰动时,插入的订单会由调度Agent生成工件Agent并由调度Agent进一步给定每个工件Agent的加工优先级,在给予优先级的过程中仍有可能影响到原有订单,因此,订单扰动属于较高级别的重调度。

  当发生机器故障扰动后,由于故障来源:mg游戏平台官网 时间未知,当故障来源:mg游戏平台官网 时间很短的情况下并不会对原有调度方案产生影响,因此,采用底层工件Agent和机器Agent相互协商的方式进行调度方案的微调;另一方面,当故障来源:mg游戏平台官网 时间很长的时候会对原始方案产生重大影响,从而需要调度Agent进行全局性调度。

  四、系统实现

  通过现实钢厂的实际数据进行大量的系统测试,在调度结果、设备利用率、算法偏重、系统运行效果等多方面进行综合评价,最终得到以下几个方面结论:

  1.在工件调度方面,静态调度时,分阶段NEH启发式算法具有高效性、有效性,能够在有效的来源:mg游戏平台官网 时间下对问题进行有效的解读。但是,对于一般插单的目标为最小Makespan情况下有所欠缺。

  2.在设备利用率方面,在未知生产扰动的影响下,产线综合设备利用率基本可以维持在96%以上,设备利用率较高,调度效果明显,具有较好的鲁棒性。

  3.在算法应用方面,设备故障时,NEH算法具有较好的运用效果。在紧急订单插单情况下,如图4所示,启发式SA算法具有较好的求解效率,收敛性效果较好。

  图4 启发式SA算法求解过程

  4.实验结果证明,该套多代理系统得到了较好的应用。这主要体现在其运行效率和调度满意度上。本文在Intel Core i5/1.70GHZ/4GB/windows 7专业版的运行环境下,基于visual studio 2013编程平台,利用面向对象编程思想来实验本文MAS设计思路。最后证明,该套系统在处理突发扰动情况的敏捷性较好,能够快速响应调度诉求。另一方面,针对不同调度环境下的运行状况,该系统得到的效果具有较好的结果满意度。

  五、结束语

  作业车间调度问题复杂多样,问题变异极强,传统的解决方案已经不能有效满足生产实际以及管理的需求。多代理技术能够利用有效的输入数据,快速敏捷的达到实际生产中的需求,如对于用户需求的快速响应、生产调度的灵活性、生产决策的有效性、资源的合理配置等。在工业两化融合发展的浪潮之下,高级计划排程、智能终端、信息物理系统、智能工厂等思潮的碰撞和概念的提出,为多代理系统的理论支撑、技术支持、发展路径等方面提供了重要的基础。因此,利用多代理技术解决未来生产管理方面的问题将会是一个重要趋势。