資料介紹
隨著信息與網(wǎng)絡(luò)時代的到來,制造業(yè)不僅面臨著技術(shù)進(jìn)步帶來的機過,不時還面臨著世界范圍內(nèi)日益激烈的市場競爭的挑戰(zhàn):產(chǎn)品日趨個性化、多樣化,產(chǎn)品生命周期日益縮短,生產(chǎn)批量越來越小(甚至是一類一件),更新速度日益加快,使得制造企業(yè)的生產(chǎn)方式已由面向產(chǎn)品的生產(chǎn)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)槊嫦蝾櫩偷纳a(chǎn),制造系統(tǒng)的運行環(huán)境越來越充滿了不確定性。持續(xù)變化而又不可預(yù)知的任務(wù)(生產(chǎn)任務(wù)的變化、緊急任務(wù)等)、事件(機床故障、等待某個制造資源等),生產(chǎn)負(fù)荷的動態(tài)性、非線性,為了控制動態(tài)變化的各類活動而進(jìn)行的大量信息交互,以及制造系統(tǒng)、制造產(chǎn)品、制造過程和組織結(jié)構(gòu)中固有的、日益增長的復(fù)雜性,使得傳統(tǒng)的分級遞階制造控制系統(tǒng)( Herarchi-cal Manufacturing Contol System) 難以勝任。因此,對復(fù)雜性、頻繁的變化和擾動的處理是今天制造控制系統(tǒng)必須考慮的一個關(guān)鍵問題。作為復(fù)雜型系統(tǒng),制造控制系統(tǒng)對自動化理論提出了更高的要求。近年來分布式人工智能的基礎(chǔ)性研究,及其在制造系統(tǒng)控制中的應(yīng)用研究的初步進(jìn)展表明:分布式多智能體系統(tǒng)以其反應(yīng)能力和能動能力成為替代傳統(tǒng)分級遞階控制結(jié)構(gòu)的、富有活力的選擇。
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