CN109190995B - 一种基于多智能体的维修资源双向联合调度策略决策方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多智能体的维修资源双向联合调度策略决策方法，可实现多级多个保障点的维修资源联合调度，支持不同设备故障后维修工和备件的综合调度决策。步骤如下：1.仿真建模。将装备、维修资源等封装为一个个独立的智能体，并定义了每个智能体内部的属性。2.仿真配置。定义了维修资源调度策略‑固定匹配的调度策略、最短距离的调度策略、最大库存量的调度策略，此外，定义了仿真次数。3.产生仿真评估结果。分别统计在三种不同调度策略下单次仿真成本以及N次仿真后的平均成本。4.维修资源调度策略排序。根据平均成本对维修资源调度策略进行排序。

Description

一种基于多智能体的维修资源双向联合调度策略决策方法

技术领域

本发明提供一种基于多智能体的维修资源双向联合调度策略决策方法，尤其提供一种基于横向、纵向双向转运的维修工和备件等维修资源联合调度的决策方法。该方法可实现多级多个保障点的维修资源联合调度，支持不同设备故障后的维修资源调度综合决策，属于可靠性工程领域。

背景技术

对于设备密集型产业，如航空、电力以及各种制造业而言，某个零件的失效可能导致整个设备的停机，造成巨大的停产损失，因此及时有效的维修对于提高设备的作业效率具有重要的作用。

备件和维修工是影响设备有效维修的两大资源，为了节约储存成本，每个保障点只储存一定数量的维修资源，所以补货策略具有很大的研究价值。早期，当维修资源出现短缺时，整个保障体系严格按照逐级向上申领资源的模式进行补货，同级之间并不进行转运补给，单纯的纵向调度降低了调度方式的灵活性。近年来，作为同级库存点间调度资源的横向转运受到了广泛关注，由于横向调度是从同级库存点调度维修资源，使得同级其他库存点的维修资源得到充分利用，在很大程度上减少了库存成本。以往对于维修资源调度模型的研究主要采用数学解析法，随着大型复杂设备的增多，对资源调度决策的研究方法提出了更高的要求。多智能体技术通过智能体间的交流和协作可以实现系统的复杂功能，而且无需描述具体的动作细节即可完成一定的预定任务，是对维修资源调度过程有力的技术支撑。为了提高维修资源调度效率，有必要以智能体技术为支撑，给出一种综合性的双向维修资源联合调度策略决策方法。

发明内容

本发明的目的是为维修资源联合调度过程提供一种调度策略决策方法，在多智能体的支持下，建立一种考虑双向转运的维修资源调度综合决策方法，使维修资源的转运方式多元化。

本发明提出了一种基于多智能体的考虑双向转运的维修资源联合调度策略决策方法，主要包含以下步骤：

步骤一：仿真建模。

1)装备智能体封装

本发明将装备智能体细化到零件级，并为每类零件分配了寿命时钟，利用双时钟的思想表达装备智能体的故障，发出维修资源请求。

(1)设置装备智能体的位置

L＝{l|l＝[x,y]^T,0≤x≤X,0≤y≤Y}

X,Y分别表示整个装备行坐标与列坐标的最大值。

(2)设置装备智能体每种零件的剩余寿命时间

(3)配置装备智能体的状态

C＝{-1,0,1}

-1表示该装备处于故障状态，进入该状态后产生维修资源请求；0表示空闲状态，并假设该装备在有限的时间t后变为工作状态；1表示该装备处于工作状态。

2)维修资源智能体封装

维修资源包括维修工、备件，收到维修资源需求后，通过维修资源调度策略调度维修资源。

(1)维修资源库存点的位置

M＝{m|m＝[a,b]^T,0≤a≤A,0≤b≤B}

A,B分别表示维修资源库存点行坐标与列坐标的最大值。

(2)剩余维修资源库存量

N_r＝N₀-N_u+N_b

N_r表示剩余维修资源库存量；N₀表示初始维修资源库存量；N_u表示使用的维修资源；N_b表示修复完好的零件返回库存点的数量。

(3)维修资源库存点的选择原则

本发明使用合同网协议选择合适的库存点，具体步骤如下：

①装备智能体发生故障后根据维修资源需求进行招标；

②所有的维修资源库存点根据剩余库存量进行投标，如果没有投标的库存点，更改约束条件重新招标；

③管理智能体对所有投标的维修资源库存点N进行评估。

3)管理智能体封装

管理智能体记录维修资源的储存时间T_R、调度时间T_T、调度距离D、维修时间T_M、停产时间T_S，并将其与系数值相乘，统一为调度成本。

步骤二：仿真配置。

1)定义调度策略

(1)固定匹配的调度策略

该种调度策略指的是装备智能体与维修资源库存点具有一一匹配的关系，产生维修资源需求后，如果该库存点没有剩余库存，故障装备处于停产状态，直到该库存点补货后才进行调度操作，显然，这种调度策略会产生巨大的停产损失。

(2)最短距离的调度策略

该种调度策略指的是装备智能体产生维修资源请求后，距离其最近的库存点调度维修资源前去支援，如果两个库存点距故障装置的距离相同，则选择库存量最大的库存点调度维修资源。

(3)最大库存量的调度策略

该种调度策略指的是装备智能体发出维修资源请求后，从现有最大库存量的库存点进行补货，如果有两个库存点的库存量相同，则选择最近距离的库存点调度维修资源。

2)定义仿真次数

增加仿真次数可以提高仿真结果的精度，但过多的仿真次数会增加计算量的强度，可根据精度要求，确定仿真次数N。

步骤三：产生仿真评估结果。

1)产生维修资源请求后，维修资源库存点分别利用步骤二中定义的三种调度策略进行维修资源调度。

2)计算单次仿真总成本。

C＝C_R+C_T+C_M+C_S

C_R＝T_R×Rcoe

C_T＝T_T×Tcoe

C_M＝T_M×Mcoe

C_S＝T_S×Scoe

上式中，C-总成本；C_R–储存成本；C_T–调度成本；C_M-维修成本；C_S–停产成本；Rcoe–储存系数；Tcoe–调度系数；Mcoe-维修系数；Scoe–停产系数。

3)判断仿真次数是否到达N。若仿真次数小于N，则继续仿真；若仿真次数达到N，汇总多轮仿真结果。

4)计算多次仿真的平均成本

利用蒙特卡洛思想，计算多次仿真的平均成本。

步骤四：维修资源调度策略排序。

将每种调度策略产生的平均成本按照从小到大的顺序进行排序。

本发明通过以上步骤给出一种基于多智能体的维修资源双向联合调度策略决策方法，可有效支持不同故障产生的维修资源双向联合调度的决策问题。其优点在于：①同时考虑维修工、备件在横向转运及紧急转运的双向调度，大大提高了调度效率；②以多智能体技术为支撑，可支持多种维修资源与装备间的动态交互；③可进行多次仿真试验，保证决策的精确性。

附图说明

图1为本发明中所述方法的整体框架图

图2为本发明中多智能体系统图

图3为本发明中基于合同网的决策流程配置图

图4为本发明中维修资源调度策略图

具体实施方式

为使本发明的技术方案、特征及优点得到更清楚的了解，以下结合附图，作详细说明。

本发明提出了一种基于多智能体的维修资源双向联合调度策略决策方法，可用于解决维修资源双向联合调度策略的决策问题。该方法以多智能体技术为支撑，构建了维修资源双向联合调度策略决策流程，为维修资源双向联合调度提供综合决策。本发明的整体架构如图1所示，下面以实例进一步说明本发明的实质内容，具体的步骤为：

步骤一：仿真建模。

本发明将装备、维修资源等封装为一个个独立的智能体。

1)装备智能体封装

装备智能体细化到零件级，并为每类零件分配了寿命时钟，利用双时钟的思想表达装备智能体的故障。

例1：某型号无人机维修资源调度方案决策。假设该型号无人机由7个主要的LRU级零件组成，其寿命时间分别为：高波段数字接收机(1000h),显控开关盒(1200h),链路信息管理机(1600h),干涉仪天线阵(8000h),消隐告警单元(600h),信道与监控单元(2000h),机内通信设备(1400h).

该型号无人机投入工作后，其组成零部件开始消耗寿命时间，寿命时间短的零件先发生故障，即高波段数字接收机先进入故障状态，该无人机停止工作，向管理智能体和维修资源智能体发出维修资源请求。

2)维修资源智能体封装

维修资源包括维修工、备件等，收到维修资源需求后，根据具体的调度策略进行维修资源调度。

(1)剩余维修资源库存量

N_r＝N₀-N_u+N_b

N_r表示剩余维修资源库存量；N₀表示初始维修资源库存量；N_u表示使用的维修资源；N_b表示修复完好的零件返回库存点的数量。

(2)维修资源库存点的选择原则

本发明使用合同网协议选择合适的库存点，具体步骤如下：

①装备智能体发生故障后根据维修资源需求进行招标；

②所有的维修资源库存点根据剩余库存量进行投标，如果没有投标的库存点，装备智能体更改约束条件重新招标；

③管理智能体对所有投标的维修资源库存点进行评估。

例2：接例1，维修资源智能体检查剩余库存量N_r，如果N_r满足装备智能体的需求，按照合同网协议进行投标。

3)管理智能体封装

管理智能体记录维修资源的储存时间T_R、调度时间T_T、调度距离D、维修时间T_M、停产时间T_S，并将其与系数值相乘，统一为调度成本。

例3：维修资源的储存系数(Rcoe)为0.08，调度时间(调度距离)系数(Tcoe)为0.43，维修时间系数(Mcoe)为0.24，停产系数(Scoe)为0.25。

步骤二：仿真配置。

1)定义调度策略

(1)固定匹配的调度策略

该种调度策略指的是装备智能体与维修资源库存点具有一一匹配的关系，产生维修资源需求后，如果该库存点没有剩余库存，故障装备处于停产状态，直到该库存点补货后才进行调度操作，显然，这种调度策略会产生巨大的停产损失。

(2)最短距离的调度策略

该种调度策略指的是装备智能体产生维修资源请求后，距离其最近的库存点调度维修资源前去支援，如果两个库存点距故障装置的距离相同，则选择库存量最大的库存点调度维修资源。

(3)最大库存量的调度策略

该种调度策略指的是装备智能体发出维修资源请求后，从现有最大库存量的库存点进行补货，如果有两个库存点的库存量相同，则选择最近距离的库存点调度维修资源。

2)定义仿真次数

增加仿真次数可以提高仿真结果的精度，但过多的仿真次数会增加计算量的强度，可根据精度要求，确定仿真次数N。

步骤三：产生仿真评估结果。

1)产生维修资源请求后，维修资源库存点分别利用步骤二中定义的三种调度策略进行维修资源调度。

2)计算单次仿真总成本。

C＝C_R+C_T+C_M+C_S

C_R＝T_R×Rcoe

C_T＝T_T×Tcoe

C_M＝T_M×Mcoe

C_S＝T_S×Scoe

上式中，C-总成本；C_R–储存成本；C_T–调度成本；C_M-维修成本；C_S–停产成本；Rcoe–储存系数；Tcoe–调度系数；Mcoe-维修系数；Scoe–停产系数。

例4：接例3，根据调度过程中产生的数据，管理智能体计算单次仿真总成本。

(1)当使用固定匹配的调度策略时，仿真产生的时间分别为：T_R＝3h，T_T＝5h，T_M＝4h，T_S＝10h，则：

C_fix＝3×0.08+5×0.43+4×0.24+10×0.25＝5.85

(2)当使用最短距离的调度策略时，仿真产生的时间分别为：T_R＝4h，T_T＝3h，T_M＝4h，T_S＝6h，则：

C_short＝4×0.08+3×0.43+4×0.24+6×0.25＝4.07

(3)当使用最大库存量的调度策略时，仿真产生的时间分别为：T_R＝2h，T_T＝6h，T_M＝4h，T_S＝3.5h，则：

C_max＝2×0.08+6×0.43+4×0.24+3.5×0.25＝4.575

3)判断仿真次数是否到达N。若仿真次数小于N，则继续仿真；若仿真次数达到N，汇总多轮仿真结果。

4)计算多次仿真的平均成本

利用蒙特卡洛理论，计算多次仿真的平均成本。

例5：接例4，经过10次仿真后，利用蒙特卡洛理论计算平均成本。

(1)当使用固定匹配的调度策略时，10次仿真得到的成本分别为：C_fix1＝4.07；C_fix2＝3.67；C_fix3＝3.96；C_fix4＝3.99；C_fix5＝4.03；C_fix6＝4.79；C_fix7＝4.81；C_fix8＝3.79；C_fix9＝4.08；C_fix10＝5.14.则：

(2)当使用最短距离的调度策略时，10次仿真得到的成本分别为：C_short1＝5.85；C_short2＝5.67；C_short3＝5.96；C_short4＝5.99；C_short5＝6.03；C_short6＝5.79；C_short7＝5.81；C_short8＝5.59；C_short9＝6.08；C_short10＝6.14.则：

(3)当使用最大库存量的调度策略时，10次仿真得到的成本分别为：C_max1＝4.85；C_max2＝4.67；C_max3＝3.96；C_max4＝3.99；C_max5＝5.03；C_max6＝4.79；C_max7＝4.81；C_max8＝4.59；C_max9＝5.08；C_max10＝5.14.则：

步骤四：维修资源调度策略排序。

将每种调度策略产生的平均成本按照从小到大的顺序进行排序。

例6：接例5，将每种调度策略产生的平均成本按照从小到大的顺序进行排序，排序结果为：最短距离的调度策略，最大库存量的调度策略，固定匹配的调度策略。

Claims (4)

1.一种基于多智能体的维修资源双向联合调度策略决策方法，其特征在于：它包含以下步骤：

第一步：仿真建模，将装备、维修资源封装为一个个独立的智能体：

1)装备智能体封装

将装备智能体细化到零件级，并为每类零件分配了寿命时钟，利用双时钟的思想表达装备智能体的故障，发出维修资源请求：

(1)设置装备智能体的位置

L＝{l|l＝[x,y]^T,0≤x≤X,0≤y≤Y}

X,Y分别表示整个装备行坐标与列坐标的最大值；

(2)配置装备智能体每种零件的剩余寿命时间

(3)配置装备智能体的状态

C＝{-1,0,1}

-1表示该装备处于故障状态，进入该状态后产生维修资源请求；0表示空闲状态，并假设该装备在有限的时间t后变为工作状态；1表示该装备处于工作状态；

2)维修资源智能体封装

维修资源包括维修工、备件，收到维修资源需求后，通过紧急转运和横向转运的方式调度维修资源；

(1)维修资源库存点的位置

M＝{m|m＝[a,b]^T,0≤a≤A,0≤b≤B}

A,B分别表示维修资源库存点行坐标与列坐标的最大值；

(2)剩余维修资源库存量

N_r＝N₀-N_u+N_b

Nr表示剩余维修资源库存量；N₀表示初始维修资源库存量；Nu表示使用的维修资源；N_b表示修复完好的零件返回库存点的数量；

(3)维修资源库存点的选择原则

使用合同网协议选择合适的库存点，具体步骤如下：

①装备智能体发生故障后根据维修资源需求进行招标；

②所有的维修资源库存点根据剩余库存量进行投标，如果没有投标的库存点，更改约束条件重新招标；

③管理智能体对所有投标的维修资源库存点进行评估；

3)管理智能体封装

管理智能体记录维修资源的储存时间、调度时间、调度距离、维修时间、停产时间，并将其与系数值相乘，统一为调度成本；

第二步：仿真配置，首先定义了维修资源调度策略-固定匹配的调度策略、最短距离的调度策略、最大库存量的调度策略，接着定义了仿真次数；

第三步：产生仿真评估结果，产生维修资源请求后，维修资源库存点分别利用三种调度策略进行维修资源调度，管理智能体计算单次仿真产生的成本，并判断仿真次数是否到达N；若仿真次数小于N，则继续仿真；若仿真次数达到N，汇总多轮仿真结果，并计算多次仿真产生的平均成本；

第四步：维修资源调度策略排序，管理智能体根据每种调度策略产生的平均成本按照从小到大的顺序进行排序。

2.根据权利要求1所述的一种基于多智能体的维修资源双向联合调度策略决策方法，其特征在于：在第二步中所述的仿真配置中，首先定义调度策略，其次定义了仿真次数，

1)定义调度策略

(1)固定匹配的调度策略

该种调度策略指的是装备智能体与维修资源库存点具有一一匹配的关系，产生维修资源需求后，如果该库存点没有剩余库存，故障装备处于停产状态，直到该库存点补货后才进行调度操作，显然，这种调度策略会产生巨大的停产损失；

(2)最短距离的调度策略

该种调度策略指的是装备智能体产生维修资源请求后，距离其最近的库存点调度维修资源前去支援，如果两个库存点距故障装置的距离相同，则选择库存量最大的库存点调度维修资源；

(3)最大库存量的调度策略

该种调度策略指的是装备智能体发出维修资源请求后，从现有最大库存量的库存点进行补货，如果有两个库存点的库存量相同，则选择最近距离的库存点调度维修资源；

2)定义仿真次数

增加仿真次数可以提高仿真结果的精度，但过多的仿真次数会增加计算量的强度，可根据精度要求，确定仿真次数N。

3.根据权利要求1所述的一种基于多智能体的维修资源双向联合调度策略决策方法，其特征在于：在第三步中所述的产生仿真评估结果中，统计仿真产生的平均成本，

1)产生维修资源请求后，维修资源库存点分别利用步骤二中定义的三种调度策略进行维修资源调度；

2)计算单次仿真总成本：

C＝C_R+C_T+C_M+C_S

C_R＝T_R×Rcoe

C_T＝T_T×Tcoe

C_M＝T_M×Mcoe

C_S＝T_S×Scoe

上式中，C-总成本；C_R–储存成本；C_T–调度成本；C_M-维修成本；C_S–停产成本；Rcoe–储存系数；Tcoe–调度系数；Mcoe-维修系数；Scoe–停产系数；T_R-储存时间；T_T-调度时间；T_M-维修时间；T_S-停产时间；

3)判断仿真次数是否到达N，若仿真次数小于N，则继续仿真；若仿真次数达到N，汇总多轮仿真结果；

4)计算多次仿真的平均成本利用蒙特卡洛思想，计算多次仿真的平均成本

4.根据权利要求1所述的一种基于多智能体的维修资源双向联合调度策略决策方法，其特征在于：在第四步“维修资源调度策略排序”中，管理智能体根据仿真结果将每种调度策略产生的平均成本按照从小到大的顺序进行排序。

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