摘要：Ａｇｅｎｔ与多Ａｇｅｎｔ系统是分布式人工智能的主要研究方向之一。Ａｇｅｎｔ技术已经被认为是进行分布式工业系统建模的一种重要方法，是设计与实施分布式智能制造环境的最自然的手段，是构建下一代制造系统的重要技术之一。基于Ａｇｅｎｔ的制造系统是多Ａｇｅｎｔ系统理论和方法在制造领域中的具体应用，在对Ａｇｅｎｔ与多Ａ－ｇｅｎｔ系统技术研究进行简要总结的基础上，综述了Ａｇｅｎｔ技术在制造企业集成、供应链管理、制造规划、调度和制造控制等方面的应用及其研究现状，并对Ａｇｅｎｔ制造系统研究的主要内容及关键问题进行了探讨。

摘要：系统地研究了动态环境中受多种资源制约的多目标作业车间批量调度问题,提出了一种新调度算法。该算法采用基于周期和事件驱动的调度策略将动态调度过程分成多个连续静态调度区间,然后在各区间内采用多目标的遗传算法优化调度方案。本文讨论了再调度周期的确定方法、待加工工件的选取原则、批量生产的处理方法等。针对研究的调度问题设计了包含工序及其加工机床、工人、运输小车信息的染色体编码,并对染色体的解码方法、选择方法、交叉方法和变异方法进行了研究。仿真结果表明,该算法可行,优越性明显。

摘要：针对多目标柔性作业车间调度问题,提出一种改进遗传算法。该算法为了克服传统遗传算法的局限性,提高全局搜索能力和收敛性,采用一种新的GOR编码、新的分类选择算子和改进的优先操作交叉算子集成设计方法,定义编码的种群平均个体差,其交叉率和变异率受种群的多样性控制。通过典型算例的实验及与国内外最新的研究成果比较,证明了算法的优良性能。

摘要：针对Job shop问题,设计了一种改进的禁忌搜索算法(MTS算法)。MTS算法从多个初始解开始,将传统禁忌搜索算法由串行搜索结构变为并行搜索结构;采用互换和交叉两种邻域搜索函数,既有利于新邻域的探索又有利于交换信息;基于目标值的禁忌表保证了群体的多样性。实验表明,MTS算法克服了传统禁忌搜索算法的缺陷,具有较高的求解质量和鲁棒性。

摘要：针对复杂零件高速精密加工的需求 ,提出了一种 NURBS曲线的实时插补算法 .它基于 NU RBS曲线的矩阵表示 ,通过适当的插补预处理、运用参数预估计与校正的插补策略以及合理的近似计算方法 ,简化了插补的实时计算 ,保证了算法的实时性 .特别是引入了插补误差和进给加速度的实时监控 ,使进给速度能随曲线曲率自适应调整 ,实现了

摘要：提出了一种基于混合遗传算法的以生产周期和生产成本为优化目标的作业调度方法 .该方法采用Giffler Thompson启发式调度算法产生活动的调度 ,基于工序编码的染色体决定了工序调度的优先级 ,在启发式调度算法产生的冲突集合中 ,根据工序的优先级选择下一步安排加工的工序 .混合遗传运算在全局范围内搜索具有最优调度工序优先级的染色体 .同时 ,在Giffler Thompson的启发式算法中 ,采用了反向调度的策略 ,即从工件的交货期开始 ,先安排最后一道生产工序 ,然后依次安排前一道生产工序 ,直到工件的第一道工序调度完毕 ,形成一个完整的调度方案 .在算法中 ,不仅考虑了工件的生产周期和多个工艺计划 ,而且考虑了库存费用和加工费用 ,设计了基于生产周期和生产成本的双目标适应度函数 .

摘要：采用边界元法分析了芯板支撑对TEM传输室特性阻抗的影响。介绍了建模方法，以及边界元法计算多介质区域特性阻抗的基本思想。计算结果表明：芯板支撑对特性阻抗的影响比较显著，随材料介电常数的不同，影响值一般为2-5Ω左右。测量结果与计算结果基本吻合。提出的数值计算方法有助于TEM传输室的设计。

摘要：应用遗传算法解决柔性作业车间调度问题,针对柔性作业车间问题的特点提出了一种新颖直观的双子串基因编码方法,并设计了独特的交叉和变异算子,从而取消了运用遗传算法求解作业车间问题时为使基因合法化而进行的基因修复和重建过程,仿真结果表明用该遗传算法解决柔性作业车间调度是有效的.

摘要：分析了具有不确定性非完整约束移动机器人系统的轨迹跟踪问题。在运动学模型分析的基础上,利用非奇异终端滑模技术,提出了一种新的轨迹跟踪控制算法,该算法消除了传统滑模控制带来的奇异问题。基于后退方法的思想设计系统状态变量,将系统分解为低阶子系统处理,简化了控制律的设计。结合Lyapunov方法,证明了在该控制律作用下,对满足一定速度条件的期望轨迹,移动机器人完全能够实现轨迹跟踪。仿真实验结果表明了该方法的有效性。

摘要：提出了解决无等待流水车间问题的离散粒子群优化、离散差异进化、变邻域搜索和阈值接收算法。在离散粒子群优化和离散差异进化中,采用基于工件排列的编码,设计了新的个体生成公式。同时研究了基于串行结构、嵌入结构和协同结构的12种混合算法。仿真计算表明,混合算法具有较高的优化性能。