基于多智能体的生化检测过程协调控制系统的研究

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1、硕士学位论文基于多智能体的生化检测过程协调控制系统的研究作者姓名林志波学科专业控制理论与控制工程指导教师张梅副教授所在学院自动化科学与工程学院论文提交日期2015年6月StudyofCoordinatedControlSystemoftheBiochemicalDetectionProcessBasedonMulti-AgentADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：LinZhiboSupervisor：AssociateProf.ZhangMeiSouthChinaUnive

2、rsityofTechnologyGuangzhou,China分类号：TP278学校代号：10561学号：201220113840华南理工大学硕士学位论文基于多智能体的生化检测过程协调控制系统的研究作者姓名：林志波指导教师姓名、职称：张梅、副教授申请学位级别：工学硕士学科专业名称：控制理论与控制工程研究方向：智能医疗器械论文提交日期：2015年6月14日论文答辩日期：2015年6月5日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：胡跃明委员：罗家祥、张梅、高红霞华南理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文

3、是本人在导师的指导下独立进行研宄所取得的研宄成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果作品。对本文的研宄做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：糾押<月/阳学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，艮P:研宄生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属华南理工大学。学校有权保存并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅（除在保密期内的保密论文外)；学校可以公布学位论文

4、的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。本学位论文属于：□保密，在年解密后适用本授权书。0尔保密，同意在校园网上发布，供校内师生和与学校有共享协议的单位浏览；同意将本人学位论文提交中国学术期刊(光盘版）电子杂志社全文出版和编入CNKI《中国知识资源总库》，传播学位论文的全部或部分内容。(请在以上相应方框内打“V”）日期：曰期：作者联系电话:电子邮箱：摘要生化检测设备是一种用于检测、分析生命化学物质的临床诊断仪器。它可替代人工操作完成加样、温育振荡、洗板、检测等生化检

5、测过程中的检测步骤。该设备由加样臂、机械臂、温育振荡器、洗板机、检测仪五个子设备模块组成。通过对各子设备的协调控制可以实现生化检测过程中检测工序的自动处理。显然，要想提高该设备的工作效率和自动化程度就得对其协调控制过程展开研究。在系统分析了生化检测设备的功能组成以及运作过程之后，本文将生化检测过程的协调控制问题划分为任务调度优化和设备动态协调两方面。常规的静态调度算法往往无法很好的解决此类问题，因此，本文引进了多智能体技术，建立了基于多智能体的生化检测过程协调控制系统。利用多智能体系统的分布式求解特性，可以将具有NP复杂度的检测任务分解为相

6、对简单的子任务，从而完成检测任务的调度优化。通过智能体间的协商与合作可以实现设备的动态协调，保证设备的稳定、持续运行。据此，本文的研究工作主要包括以下几方面：1.系统分析了智能体的概念、特性和分类，以及多智能体系统的特点、通信方式以及协作方式，为建立基于多智能体的生化检测过程协调控制系统提供理论基础。2.深入分析了生化检测设备的关键问题，指出生化检测过程多约束、动态等特点，明确了问题的约束条件。确定以总完成时间为优化目标，兼顾设备稳定性和负载均衡性，建立了多智能体协调控制系统模型。该模型采用软件智能体，将参与生化检测的对象抽象为管理Agen

7、t、协调Agent、项目Agent、同类资源Agent、设备Agent和应急Agent。结合约束条件和优化目标，详细设计了各Agent的功能、结构。3.为提高系统的整体性能和问题求解能力，选择合同网协议作为智能体之间的协作策略。对于传统合同网协议存在的不足之处，如对标书发布范围无限制、不考虑任务负载均衡等，提出了适当的改进方案。并以最早完成时间作为招投标的标值，着重论述了检测工序的协商过程。此外，针对多项目派发顺序的优化问题，提出了动态预调度算法。为实现设备的动态协调，专门设立了应急Agent。通过它与其余Agent的协作完成紧急任务插入、

8、子设备故障、任务取消等随机不确定事件的动态协商。4.对设计的多智能体协调控制系统进行了实例仿真。将提出的基于合同网和动态预I调度的多智能体调度方法与基本蚁群算法、改进蚁群算法、p