Deadlock Resolution in Automated Manufacturing Systems pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Li, Zhiwu/ Zhou, Mengchu

出品人:

页数:261

译者:

出版时间:2009-3

价格:$ 202.27

装帧:

isbn号码:9781848822436

丛书系列:

图书标签:

Deadlock
Manufacturing
Automation
Systems
Resolution
Control
Modeling
Algorithms
Production
Robotics
Industrial Engineering

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具体描述

Deadlock problems in flexible manufacturing systems (FMS) have received more and more attention in the last two decades. Petri nets are one of the more promising mathematical tools for tackling deadlocks in various resource allocation systems. In a system modeled with Petri nets, siphons are tied to the occurrence of deadlock states as a structural object. The book systematically introduces the novel theory of siphons, traps, and elementary siphons of Petri nets as well as the deadlock control strategies for FMS developed from it. Deadlock prevention methods are examined comparatively. The many FMS examples presented to demonstrate the concepts and results of this book range from the simple to the complex. Importantly, to inspire and motive the reader's interest in further research, a number of interesting and open problems in this area are proposed at the end of each chapter.

动态系统中的协调与优化：基于多智能体协作的制造流程重构本书深入探讨了复杂动态系统中协调与优化的前沿理论与实践，聚焦于如何在高度分布式、信息异构的环境中实现高效的资源配置和任务调度。全书以多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的理论框架为核心，结合先进的控制理论和优化算法，构建了一套应对高度不确定性和非线性的制造流程管理模型。第一部分：理论基础与系统建模本部分首先奠定了理解复杂制造生态系统的理论基石。我们详尽阐述了分布式控制系统与多智能体理论的交叉领域，重点分析了在资源受限和通信延迟存在的环境下，如何构建鲁棒的智能体行为模型。第一章：复杂动态系统的架构与特性本章详细剖析了现代工业系统，特别是柔性制造系统（FMS）和大规模装配线所呈现出的复杂性特征。讨论了系统涌现行为的产生机制，并引入了基于Petri网和混合自动机对离散事件动态（DEDS）进行精确建模的方法。核心内容在于区分系统状态的确定性部分与随机性部分，为后续的优化打下基础。特别关注了耦合强度、反馈延迟以及系统拓扑结构对整体性能的影响。第二章：多智能体交互范式与通信协议本章聚焦于智能体之间的有效交互机制。我们对比分析了集中式、分散式和混合式控制架构的优劣。详细介绍了基于议价（Bargaining）、拍卖（Auction）和合同网（Contract Net Protocol, CNP）的任务分配协议。重点讨论了在通信不完全或存在恶意行为者（Byzantine Faults）的情况下，如何设计容错和高鲁棒性的信息交换协议，以确保指令传递的可靠性。引入了基于博弈论的合作与竞争模型，用于预测智能体在资源竞争下的纳什均衡点。第三章：基于信息熵的系统状态评估在信息不完全的制造环境中，准确评估当前系统状态至关重要。本章引入了信息论工具，特别是香农熵和互信息，来量化系统状态的不确定性。开发了一种动态信息熵指标，用于实时监测流程瓶颈的形成趋势，并指导传感器网络的部署和数据采集策略。讨论了如何利用局部观察数据，通过贝叶斯推断方法，重建全局系统的隐状态。第二部分：优化算法与调度策略本部分将理论模型转化为可执行的调度和决策算法，着重于提高系统的吞吐量、降低在制品（WIP）水平，并提升对外部扰动的适应能力。第四章：基于学习的资源分配优化传统优化方法在处理高维、非线性、非凸的调度问题时面临巨大挑战。本章引入了深度强化学习（DRL）框架，特别是Actor-Critic架构，用于解决动态任务到机器的映射问题。详细阐述了如何设计奖励函数以平衡多个冲突目标（如最小化等待时间和最大化机器利用率）。通过模拟，展示了基于Q-Learning的离线策略迭代在特定系统下的收敛特性和实用性。第五章：去中心化协调与群体智能本章超越了单个智能体的决策范畴，探讨了大规模群体智能在制造中的应用。借鉴了蚁群优化（ACO）和粒子群优化（PSO）的原理，将其抽象为分布式搜索和路径规划算法。关键创新在于将这些启发式算法与实时的机器状态反馈相结合，形成“软约束”的调度方案，允许现场设备根据突发事件（如工具磨损或故障）对全局计划进行局部微调，而无需中央调度器的干预。第六章：时间窗口约束下的集成调度在现代供应链中，对交货时间和质量的要求日益严格。本章处理具有严格时间窗口约束（Time Windows）的作业调度问题（TWS）。我们提出了一个基于约束规划（Constraint Programming, CP）和线性规划（LP）混合的求解器框架。重点分析了前馈（Feedforward）与反馈（Feedback）控制的结合，如何在时间序列上预留缓冲时间，以应对随机的机器故障和物料供应延迟，确保关键路径上的任务按时完成。第三部分：鲁棒性、自适应与案例分析本部分将理论和算法应用于实际场景，探讨系统的弹性、自适应能力以及面向未来的设计原则。第七章：面向故障的自适应控制与重构系统的鲁棒性不仅在于抵抗故障，更在于其快速恢复的能力。本章专门研究了故障检测、隔离与恢复（FDIR）机制在MAS中的实现。我们提出了一种基于模型预测控制（MPC）的自适应重构框架，允许系统在检测到严重故障时，动态地修改智能体之间的协作拓扑结构和任务优先级，以隔离故障区域并使剩余系统继续运行。第八章：供应链集成与虚拟制造系统本章将视野扩展到单个工厂之外，讨论了制造系统如何与上游供应商和下游分销网络进行协同。引入了“虚拟制造单元”的概念，利用云计算和边缘计算技术，实现跨组织间资源的虚拟化和共享。分析了在需求波动较大的市场环境下，如何通过灵活的跨企业调度协议，实现供应链的敏捷响应和风险对冲。第九章：未来展望：自主学习与演化制造本章对未来的趋势进行了展望，探讨了如何利用持续学习和系统演化机制，使制造系统能够超越预设的规则集。讨论了基于因果推断的在线模型修正方法，以及如何设计自我进化的调度策略，使系统能够在新产品导入或环境变化时，无需人工干预即可优化其操作模式。全书配有大量的仿真案例和实际工业数据的验证，旨在为工业工程师、系统架构师和研究人员提供一套全面、深入、且具有高度实践指导意义的工具箱，以应对未来智能制造环境带来的复杂挑战。