基于多智能体的医学免疫检验设备动态调度研究
发布时间：2021-12-09 22:48
随着科技的进步,免疫检验设备的自动化程度和检验准确度不断提高,逐步取代了人工检验,为了进一步提高免疫检验的效率,学者们对免疫检验设备的调度优化问题展开研究。目前较多的研究是针对检验过程的静态调度问题进行,而实际过程中经常会出现急诊检验等突发事件,在此情况下需对检验过程进行动态调度,本文针对该实际调度问题完成了以下研究:（1）根据免疫检验设备的基本组成及工作流程,分析了免疫检验调度问题与作业车间调度问题的相似性,将该调度问题提炼为一类具有并行机的动态作业车间调度问题,对优化目标和约束条件进行了数学描述。（2）针对检验过程中存在检验项目已知情况下的预调度以及一些突发事件下的动态调度,本文建立了基于多智能体的调度优化系统,实现该检验过程的预-反应式调度。详细设计了管理、调度、设备、项目四类Agent的结构与功能,管理Agent负责系统的全局管理,调度Agent负责安排检验项目工序的执行顺序,同时借鉴机器人操作系统设计了本多智能体系统的TSA（Topic-Service-Action）通信机制,实现了不同Agent之间的交互协作和系统的协调控制。（3）针对检验过程预调度,研究了改进人工蜂群算法...
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 课题背景和意义
1.2 免疫检验设备及其调度问题的国内外研究现状
1.2.1 免疫检验设备的国内外研究现状
1.2.2 免疫检验设备调度问题的国内外研究现状
1.3 多智能体用于调度问题的研究现状
1.4 论文主要研究内容及其章节安排
第二章 免疫检验设备及其调度问题分析与建模
2.1 引言
2.2 全自动免疫检验设备原理
2.2.1 全自动免疫检验设备及其基本组成
2.2.2 全自动免疫检验设备工作流程
2.3 车间调度问题
2.3.1 作业车间调度问题简介
2.3.2 动态车间调度的研究进展
2.4 免疫检验调度问题的模型
2.4.1 问题分析
2.4.2 数学描述
2.5 本章小结
第三章 基于多智能体的免疫检验设备的预-反应式调度
3.1 引言
3.2 免疫检验过程的预-反应式调度框架
3.3 免疫检验设备的多智能体系统模型
3.3.1 管理智能体
3.3.2 项目智能体
3.3.3 调度智能体
3.3.4 设备智能体
3.4 免疫检验多智能体系统的通信
3.4.1 多智能体的通信方式
3.4.2 免疫检验多智能体系统的通信机制
3.5 基于多智能体的预-反应式调度方法
3.5.1 免疫检验设备的预调度
3.5.2 基于规则和合同网的反应调度
3.6 免疫检验过程的动态事件处理策略
3.6.1 设备故障的处理策略
3.6.2 紧急订单的处理策略
3.6.3 任务取消的处理策略
3.7 本章小结
第四章 基于人工蜂群与教学算法的免疫检验预调度方法
4.1 引言
4.2 人工蜂群算法简介
4.2.1 初始阶段
4.2.2 引领蜂阶段
4.2.3 跟踪蜂阶段
4.2.4 侦察蜂阶段
4.3 教学算法简介
4.3.1 教师阶段
4.3.2 学生阶段
4.3.3 教学算法的基本流程
4.4 算法的离散化处理
4.4.1 编码方式
4.4.2 交叉算子
4.4.3 变异算子
4.5 基于人工蜂群算法与教学算法的混合算法(ABC-TLBO)
4.5.1 引领蜂阶段
4.5.2 基于改进教学算法的跟踪蜂阶段
4.5.3 ABC-TLBO的算法流程
4.6 仿真结果及分析
4.7 本章小结
第五章 基于分层进化基因表达式编程的动态调度规则构建
5.1 引言
5.2 基因表达式编程
5.2.1 GEP的编码结构
5.2.2 GEP算法流程
5.2.3 GEP算法性能分析
5.3 基于基因表达式编程的调度规则构建算法研究
5.3.1 终端符号集和函数符号集
5.3.2 表现型长度对算法寻优的影响
5.3.3 染色体的改进
5.4 基于分层进化基因表达式编程(HE-GEP)的调度规则构建算法
5.4.1 算子设计
5.4.2 分层进化基因表达式编程的算法流程
5.4.3 实验验证
5.5 本章小结
第六章 免疫检验调度的实例仿真
6.1 引言
6.2 免疫检验过程的预调度仿真
6.3 紧急任务插入的动态调度仿真
6.3.1 紧急任务插入的示例
6.3.2 紧急任务插入的实验对比
6.4 子设备故障的动态调度仿真
6.4.1 子设备故障的示例
6.4.2 子设备故障的实验对比
6.5 本章小结
总结与展望
1.工作总结
2.展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
附件
【参考文献】：
期刊论文
[1]分布式自主协同制造——一种智能车间运行新模式[J]. 庄存波,刘检华,熊辉. 计算机集成制造系统. 2019(08)
[2]基于信息素的多Agent车间调度策略[J]. 陈鸣,朱海华,张泽群,金永乔,王盈聪,唐敦兵. 中国机械工程. 2018(22)
[3]面向装配的多agent排产模型研究[J]. 范颖晖,张兴伟,王亚会. 控制与决策. 2020(02)
[4]基于Agent的混合流水车间动态调度系统[J]. 王芊博,张文新,王柏琳,吴子轩. 计算机应用. 2017(10)
[5]基于改进教学算法的车间作业调度问题[J]. 张梅,吴凯华,胡跃明. 控制与决策. 2017(02)
[6]A Novel Hybrid Data Clustering Algorithm Based on Artificial Bee Colony Algorithm and K-Means[J]. TRAN Dang Cong,WU Zhijian,WANG Zelin,DENG Changshou. Chinese Journal of Electronics. 2015(04)
[7]全自动酶免分析系统FAME吐板后再进行自动化处理的方法探讨[J]. 边礼. 中国实用医药. 2014(26)
[8]一种全自动酶免分析仪多任务调度方法[J]. 张晶,祝连庆,王君,郭阳宽. 计算机仿真. 2014(06)
[9]医学检验分析仪控制系统Petri网建模[J]. 徐兵,于淼. 长春工业大学学报(自然科学版). 2013(06)
[10]进板顺序及洗涤模式对FAME全自动酶免分析系统检测乙型肝炎标志物效率的影响[J]. 刘志辉,葛秀君,朱海龙. 现代医药卫生. 2010(01)
博士论文
[1]作业车间预反应式动态调度理论与方法研究[D]. 张利平.华中科技大学 2013
[2]动态不确定环境下生产调度算法研究[D]. 刘琳.上海交通大学 2007
硕士论文
[1]全自动生化分析仪并行调度算法研究与实现[D]. 易梦璐.深圳大学 2016
[2]基于多智能体的生化检测过程协调控制系统的研究[D]. 林志波.华南理工大学 2015
[3]基于Petri网的生化免疫检测设备调度问题的研究[D]. 游佳.华南理工大学 2015
[4]免疫分析检测设备可重入调度及优化问题的研究[D]. 高臣杰.华南理工大学 2013
[5]全自动生化分析仪多任务优化调度与检测方法研究[D]. 龚燕妮.湖南大学 2012
[6]发布者/订阅者通信机制的研究与实现[D]. 刘旭军.中国科学院研究生院（沈阳计算技术研究所） 2010
[7]多agent生产调度系统的设计与实现[D]. 王媛.大连理工大学 2005
本文编号：3531448
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 课题背景和意义
1.2 免疫检验设备及其调度问题的国内外研究现状
1.2.1 免疫检验设备的国内外研究现状
1.2.2 免疫检验设备调度问题的国内外研究现状
1.3 多智能体用于调度问题的研究现状
1.4 论文主要研究内容及其章节安排
第二章 免疫检验设备及其调度问题分析与建模
2.1 引言
2.2 全自动免疫检验设备原理
2.2.1 全自动免疫检验设备及其基本组成
2.2.2 全自动免疫检验设备工作流程
2.3 车间调度问题
2.3.1 作业车间调度问题简介
2.3.2 动态车间调度的研究进展
2.4 免疫检验调度问题的模型
2.4.1 问题分析
2.4.2 数学描述
2.5 本章小结
第三章 基于多智能体的免疫检验设备的预-反应式调度
3.1 引言
3.2 免疫检验过程的预-反应式调度框架
3.3 免疫检验设备的多智能体系统模型
3.3.1 管理智能体
3.3.2 项目智能体
3.3.3 调度智能体
3.3.4 设备智能体
3.4 免疫检验多智能体系统的通信
3.4.1 多智能体的通信方式
3.4.2 免疫检验多智能体系统的通信机制
3.5 基于多智能体的预-反应式调度方法
3.5.1 免疫检验设备的预调度
3.5.2 基于规则和合同网的反应调度
3.6 免疫检验过程的动态事件处理策略
3.6.1 设备故障的处理策略
3.6.2 紧急订单的处理策略
3.6.3 任务取消的处理策略
3.7 本章小结
第四章 基于人工蜂群与教学算法的免疫检验预调度方法
4.1 引言
4.2 人工蜂群算法简介
4.2.1 初始阶段
4.2.2 引领蜂阶段
4.2.3 跟踪蜂阶段
4.2.4 侦察蜂阶段
4.3 教学算法简介
4.3.1 教师阶段
4.3.2 学生阶段
4.3.3 教学算法的基本流程
4.4 算法的离散化处理
4.4.1 编码方式
4.4.2 交叉算子
4.4.3 变异算子
4.5 基于人工蜂群算法与教学算法的混合算法(ABC-TLBO)
4.5.1 引领蜂阶段
4.5.2 基于改进教学算法的跟踪蜂阶段
4.5.3 ABC-TLBO的算法流程
4.6 仿真结果及分析
4.7 本章小结
第五章 基于分层进化基因表达式编程的动态调度规则构建
5.1 引言
5.2 基因表达式编程
5.2.1 GEP的编码结构
5.2.2 GEP算法流程
5.2.3 GEP算法性能分析
5.3 基于基因表达式编程的调度规则构建算法研究
5.3.1 终端符号集和函数符号集
5.3.2 表现型长度对算法寻优的影响
5.3.3 染色体的改进
5.4 基于分层进化基因表达式编程(HE-GEP)的调度规则构建算法
5.4.1 算子设计
5.4.2 分层进化基因表达式编程的算法流程
5.4.3 实验验证
5.5 本章小结
第六章 免疫检验调度的实例仿真
6.1 引言
6.2 免疫检验过程的预调度仿真
6.3 紧急任务插入的动态调度仿真
6.3.1 紧急任务插入的示例
6.3.2 紧急任务插入的实验对比
6.4 子设备故障的动态调度仿真
6.4.1 子设备故障的示例
6.4.2 子设备故障的实验对比
6.5 本章小结
总结与展望
1.工作总结
2.展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
附件
【参考文献】：
期刊论文
[1]分布式自主协同制造——一种智能车间运行新模式[J]. 庄存波,刘检华,熊辉. 计算机集成制造系统. 2019(08)
[2]基于信息素的多Agent车间调度策略[J]. 陈鸣,朱海华,张泽群,金永乔,王盈聪,唐敦兵. 中国机械工程. 2018(22)
[3]面向装配的多agent排产模型研究[J]. 范颖晖,张兴伟,王亚会. 控制与决策. 2020(02)
[4]基于Agent的混合流水车间动态调度系统[J]. 王芊博,张文新,王柏琳,吴子轩. 计算机应用. 2017(10)
[5]基于改进教学算法的车间作业调度问题[J]. 张梅,吴凯华,胡跃明. 控制与决策. 2017(02)
[6]A Novel Hybrid Data Clustering Algorithm Based on Artificial Bee Colony Algorithm and K-Means[J]. TRAN Dang Cong,WU Zhijian,WANG Zelin,DENG Changshou. Chinese Journal of Electronics. 2015(04)
[7]全自动酶免分析系统FAME吐板后再进行自动化处理的方法探讨[J]. 边礼. 中国实用医药. 2014(26)
[8]一种全自动酶免分析仪多任务调度方法[J]. 张晶,祝连庆,王君,郭阳宽. 计算机仿真. 2014(06)
[9]医学检验分析仪控制系统Petri网建模[J]. 徐兵,于淼. 长春工业大学学报(自然科学版). 2013(06)
[10]进板顺序及洗涤模式对FAME全自动酶免分析系统检测乙型肝炎标志物效率的影响[J]. 刘志辉,葛秀君,朱海龙. 现代医药卫生. 2010(01)
博士论文
[1]作业车间预反应式动态调度理论与方法研究[D]. 张利平.华中科技大学 2013
[2]动态不确定环境下生产调度算法研究[D]. 刘琳.上海交通大学 2007
硕士论文
[1]全自动生化分析仪并行调度算法研究与实现[D]. 易梦璐.深圳大学 2016
[2]基于多智能体的生化检测过程协调控制系统的研究[D]. 林志波.华南理工大学 2015
[3]基于Petri网的生化免疫检测设备调度问题的研究[D]. 游佳.华南理工大学 2015
[4]免疫分析检测设备可重入调度及优化问题的研究[D]. 高臣杰.华南理工大学 2013
[5]全自动生化分析仪多任务优化调度与检测方法研究[D]. 龚燕妮.湖南大学 2012
[6]发布者/订阅者通信机制的研究与实现[D]. 刘旭军.中国科学院研究生院（沈阳计算技术研究所） 2010
[7]多agent生产调度系统的设计与实现[D]. 王媛.大连理工大学 2005
本文编号：3531448
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/yiqiyibiao/3531448.html
