基于多智能體的煉廠生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)開發(fā).pdf

1、煉廠的生產(chǎn)流程連續(xù)，生產(chǎn)裝置復(fù)雜，單元設(shè)備較多，其生產(chǎn)調(diào)度方案是煉油企業(yè)提高經(jīng)濟(jì)效益和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段。針對(duì)調(diào)度模型變量較多，約束條件維數(shù)很大，不利于求解的情況，目前廣泛應(yīng)用的調(diào)度算法(如GA和PSO)由于算法初始種群的選定隨機(jī)性，導(dǎo)致其優(yōu)化結(jié)果也具有一定程度的隨機(jī)性，因此無法一次優(yōu)化求得結(jié)果。本文針對(duì)典型調(diào)度模型和常用優(yōu)化算法的特點(diǎn)，以某煉廠生產(chǎn)流程為背景，設(shè)計(jì)并在JADE平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了基于多智能體的煉廠生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)。主要內(nèi)容有：<

2、br>　　 首先，根據(jù)某煉廠的生產(chǎn)實(shí)況和流程特點(diǎn)，分裝置建立了局部流程的調(diào)度模型。該煉廠包含常減壓蒸餾Ⅰ、常減壓蒸餾Ⅱ、催化裂化、溶劑油裝置和氣體分離裝置。將一個(gè)裝置看做一個(gè)基本單元，以該單元的原料購(gòu)買費(fèi)用和產(chǎn)品存儲(chǔ)費(fèi)用最省為目標(biāo)，考慮該單元的罐容量限制、產(chǎn)品收率限制、裝置加工量限制、產(chǎn)品和原料的存儲(chǔ)限制以及市場(chǎng)銷售限制，建立了局部流程的調(diào)度模型。并對(duì)常用的調(diào)度算法，遺傳算法和粒子群算法進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證，總結(jié)了這兩種算法的優(yōu)點(diǎn)和存在的不

3、足之處。
　　 接著，針對(duì)以上典型調(diào)度模型和常用調(diào)度算法的優(yōu)缺點(diǎn)，以克服算法一次計(jì)算結(jié)果穩(wěn)定性較差為出發(fā)點(diǎn)，設(shè)計(jì)了基于多智能體的煉廠生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)。該系統(tǒng)由1個(gè)管理智能體，按流程劃分的5個(gè)調(diào)度智能體，3個(gè)算法智能體和1個(gè)知識(shí)庫智能體有機(jī)組成。本文詳細(xì)論述了各Agent的智能，任務(wù)以及Agent間的協(xié)同交互過程。為了在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)這一過程，本文還研究了JADE平臺(tái)相關(guān)技術(shù)，結(jié)合JADE平臺(tái)提供的工具開發(fā)了多智能體系統(tǒng)。