前言

制造业是国民经济支柱性产业，其发展水平直接影响国家的综合国力。随着社会生产力快速发展与市场多元化影响，消费市场对产品的需求逐渐趋于多样化、个性化和定制化，这使得产品种类不断增加、批量不断缩小，生命周期越来越短。多品种、中小批量的生产模式已逐渐成为制造行业的主流，生产过程逐渐出现高并发、混线和难预测等特征。因此，制造系统的运行环境越来越充满了不确定性，多目标、不确定性事件频繁发生，且经常伴有持续变化而又不可预知的任务（生产任务调整、紧急任务等）和事件（设备故障、产线重组等），生产负荷基本上呈动态性与非线性。如何快速有效地应对制造环境中出现的各种不确定性因素是当前制造系统必须考虑的一个关键问题。

随着“工业4.0”和中国制造强国战略等概念的不断深入，新一代信息通信技术、传感技术与制造业进行快速高度融合，特别是物联网技术与制造技术深度融合的产物—物联制造（IoT-Based Manufacturing，IoTM），更进一步将制造系统推向数字化、信息化、智能化发展的方向。多智能体制造系统与物联制造的概念虽然各有侧重点，但二者其实殊途同归。以多智能体技术为基础来实现物联制造，对处理个性化订单、排除扰动及车间重构上都具有天然的优势。因此，在当前大力提倡“工业互联”的背景下，多智能体制造系统实际上是实现物联制造的理想途径。

本书以多智能体制造系统作为研究对象，聚焦于物联车间智能感知、互联互通与智能决策，实现制造系统自组织协同生产、动态扰动下自适应决策及基于调度知识的调度策略自学习。本书分为基础理论与应用实践两部分内容。在基础理论方面，详细阐述了多智能体制造系统涉及的Agent结构模型设计、多智能体制造系统组织架构与协商方式、异构设备适配技术、信息交互技术、智能物流调度技术与可视化监控技术。在应用实践方面，选用混线生产车间调度案例与面向个性化定制的动态实时调度案例这两种典型应用场景，并设计典型实验算例对相关理论与方法进行分析验证，使得读者对多智能体制造系统有进一步的理解与掌握。本书主要包括以下内容。

（1）介绍了多智能体制造系统的产生背景，根据制造资源利用范围将制造系统分为三类，并详细阐述了它们的概念与框架。此外，还简要介绍了基于Holon和Agent的多智能体制造系统。

（2）阐述了基于物联技术的多智能体制造系统组织架构，包括物联车间调度系统架构、Agent结构模型设计、多智能体制造系统组织结构与协商方式、物联制造系统总体架构。

（3）介绍了面向异构设备的智能体集成技术，包括装备智能体体系结构与适配器构建方法。

（4）针对物联车间互联互通的需求，详细阐述了面向异构装备智能体的通信机制与信息交互技术。

（5）介绍了智能物流调度技术，包括 AGV 物流冲突管理、AGV 路径规划方法与车间物流调度模型。

（6）介绍了基于多智能体制造系统的车间调度优化方法，包括面向低碳的多目标优化调度模型、车间调度算法及自学习调度决策机制。

（7）介绍了物联制造系统可视化监控技术，包括三维建模、场景环境构建、介入式三维可视化系统设计、监控系统信息集成与交互技术。

（8）介绍了混线生产车间调度实验案例，包括调度策略自学习机制可行性与优越性分析、动态扰动下自适应决策及组合加工案例实验。

（9）阐述了面向个性化定制的多智能体制造系统动态调度案例，包括个性化订单系统设计及开发、智能调度系统架构搭建方法、实验算例设计及动态实时调度实验。

本书所讲内容为智能制造系统的关键技术之一。当前多智能体制造系统呈现出信息化、网络化、智能化等特征，是“工业4.0”和中国制造强国战略等先进制造战略从概念走向实际的实践案例。随着5G、数字孪生、区块链等新一代信息通信技术与制造系统进一步深化融合，多智能体制造系统相关理论知识也在不断更新发展中。希望本书能对提升智能制造系统抗扰动能力和响应能力具有一定的参考价值。同时，还希望对智能制造专业的本科生、研究生有所帮助。

感谢国家自然科学基金（52075257）及国家重点研发计划（2020YFB1710500）对本书的支持，感谢课题组研究生聂庆玮、张毅、王立平、宋家烨等同学的研究工作与学术贡献。

由于作者学术水平有限，书中难免存在不足之处，恳请同行和读者批评指正。

张泽群，朱海华，唐敦兵
2021年3月