基于Multi-Agent动态联盟机制的多重约束海洋平台项目多模态调度协调优化研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    51679059
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    62.0万
  • 负责人：
    李敬花
  • 依托单位：
    哈尔滨工程大学
  • 学科分类：
    E1101.海岸工程与海洋工程
  • 结题年份：
    2020
  • 批准年份：
    2016
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Offshore platform project scheduling is the most critical part during the platform lifecycle. Whether the tasks can be successfully scheduled directly relates to the construction quality, cost control and the time limit quota. The current research on offshore platform scheduling has little regard to the effects of multi-project parallel and multi-mode selection. To solve this problem, the multi-mode.scheduling model of offshore platform project under multi-constraint based on Multi-Agent is established. Then, further research is carried on dynamic coordination mechanism of multi-level offshore platform project scheduling by combining the dynamic alliance theory. Besides, some certain optimization methods are explored to deal with the multi-mode scheduling problems of offshore platform project under multi-constraint.Firstly, the research establishes the objectives of offshore platform project scheduling and analysis the mechanism of offshore.platform project scheduling. The mixed decomposition method oriented to the project and the decision bodies is adopt to make clearly the work breakdown mechanism of offshore platform project with multi-mode selection under multi-constraint. Secondly, the Multi-Agent is applied to build the model of offshore platform project with multi-mode under multi-constraint . Thirdly, dynamic theory and superior-subordinate consultation mechanism is introduced to form a dynamic alliance mechanism which combines the auction market with the concession strategy. Then, the research establishes the dynamic consultation mechanism of multi-level offshore platform project scheduling. Last, algorithm optimization and model simulation of typical offshore platform scheduling problem is developed to verify the modeling and method feasibility.
海洋平台项目调度是项目管理中最为关键的一环，调度的成功与否直接影响项目运作效率。目前对海洋平台项目调度的研究很少考虑多模态选择和多项目并行的影响。对此，本研究拟基于Multi-Agent建立多重约束海洋平台项目多模态调度模型，联合动态联盟理论研究多层级项目调度动态协调机制，探索多重约束项目多模态调度优化方法。首先，分析多重约束与多模态选择下的海洋平台项目调度多目标和调度机理，采用面向项目和决策主体的混合工作分解方法研究具有多模态选择的多重约束项目工作分解机制；其次，基于Multi-Agent构建多重约束海洋平台项目多模态调度模型；然后，引入动态联盟理论和上下级协商机制，形成市场拍卖和让步策略融合的Multi-Agent动态联盟机制，建立多层级项目调度动态协调机制；采用智能优化方法研究多重约束海洋平台项目多模态调度优化方法；最后，开展模型仿真和实例验证，验证模型与方法的有效性。

结项摘要

海洋平台项目调度是项目管理中最为关键的一环，调度的成功与否直接影响项目运作效率，而国内针对多模态选择和多项目并行的海洋平台项目调度缺乏适用的调度模型。鉴于此，本项目设计了多层次典型海洋平台项目调度问题模型，搭建多重约束海洋平台项目调度运行框架，建立对应的工作分解机制，分析海洋平台项目跨组织协同运作、多主体多层级决策的调度机理和调度过程，建立了基于Multi-Agent的多重约束海洋平台项目多模态调度系统模型及其对应的调度框架，并对相应的协调机制及调度优化方法进行了研究，形成了多重约束海洋平台项目多模态调度协调优化问题的完整求解方案，最后开发了MAS系统并进行实例验证。研究计划目标全部完成，包括：.针对多重约束海洋平台项目多模态调度机理研究，总结了海洋平台项目综合调度目标，提出了具有多模态选择的海洋平台项目工作分解结构MOWBS，建立了基于MOWBS的多项目并行工作分解机制。.针对多重约束海洋平台项目多模态调度系统建模问题，研究了基于Multi-Agent建模方法，运用Multi-Agent技术建立基于MAS的多重约束海洋平台项目多模态调度模型及框架，针对MAS框架下Agent间的协作规划问题，提出了一种基于市场拍卖和让步策略融合的协调机制解决 Agent 协作关系不确定情况，建立了Multi-Agent动态联盟机制与多层级海洋平台项目调度动态协调机制，并对相应的协调机制进行了性能评测。.针对不同层次上多个调度决策目标问题，设计了基于多智能体粒子群多目标优化算法等多种海洋平台项目调度优化方法，并将优化算法与协调机制有机集成，形成多重约束海洋平台项目多模态调度问题的优化问题的完整求解方案。.开发了MAS系统，将上述协调机制及协同调度优化方法集成封装于系统以及Agent内部，有效剖析了调度模型、协调机制以及多层级调度优化方法的性能，并通过实际项目验证了系统的有效性与适用性。.受本项目支持，参加了“2018 2nd International Conference on SmartRail”等重要学术会议，发表论文17篇，其中SCI论文10篇，EI论文7篇，相关著作1部，软件著作权4项，培养硕士/博士研究生15名。

项目成果

期刊论文数量（15）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（2）
专利数量（0）
Research on Collaborative Planning and Symmetric Scheduling for Parallel Shipbuilding Projects in the Open Distributed Manufacturing Environment
开放分布式制造环境下并行造船项目协同计划与对称调度研究
  • DOI：
    10.3390/sym12010161
  • 发表时间：
    2020-01
  • 期刊：
    Symmetry
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Xuezhang Mao;Jinghua Li;Hui Guo;Xiaoyuan Wu
  • 通讯作者：
    Xiaoyuan Wu
Development of a collaborative material management system for offshore platform projects using agent technology
利用代理技术开发海上平台项目协同物资管理系统
  • DOI：
    10.1177/1687814017691437
  • 发表时间：
    2017-02-01
  • 期刊：
    ADVANCES IN MECHANICAL ENGINEERING
  • 影响因子：
    2.1
  • 作者：
    Han, Duanfeng;Zhou, Qinghua;Sun, Miaomiao
  • 通讯作者：
    Sun, Miaomiao
A multi-agent-based system for two-stage scheduling problem of offshore project
基于多Agent的海上工程两阶段调度问题系统
  • DOI：
    10.1177/1687814017720882
  • 发表时间：
    2017-10
  • 期刊：
    ADVANCES IN MECHANICAL ENGINEERING
  • 影响因子：
    2.1
  • 作者：
    Han Duanfeng;Yang Boxin;Li Jinghua;Wang Jiaxuan;Sun Miaomiao;Zhou Qinghua
  • 通讯作者：
    Zhou Qinghua
船舶制造项目仓储管理MAS系统
  • DOI：
    10.11990/jheu.201511071
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    哈尔滨工程大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    韩端锋;周青骅;李敬花;杨博歆
  • 通讯作者：
    杨博歆
基于改进遗传算法的托盘拣选延误时间优化
  • DOI：
    10.13196/j.cims.2020.02.007
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    计算机集成制造系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李敬花;曹旺;赵定刚;蒋岩;周青骅
  • 通讯作者：
    周青骅

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其他文献

基于遗传模拟退火融合算法的船舶分段装配序列优化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    计算机集成制造系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李敬花;余峰;樊付见
  • 通讯作者：
    樊付见
基于模拟退火分层遗传算法的多资源约束下海工装备多项目调度优化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    哈尔滨工程大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李敬花;胡载萍;吕慧超;孙淼
  • 通讯作者：
    孙淼
MAS技术下的海洋平台项目重量控制系统
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    哈尔滨工程大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李敬花;李凌尧;孙苗苗;尹宝瑞
  • 通讯作者：
    尹宝瑞
求解船体分段堆场调度问题的改进遗传算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    计算机集成制造系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李敬花;樊付见;余峰
  • 通讯作者：
    余峰
基于调度优先规则的海工项目并行进度计划编制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    船舶标准化工程师
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    韩端锋;王学营;李敬花
  • 通讯作者：
    李敬花

其他文献

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李敬花的其他基金

基于MAS的海工装备项目协同调度建模及其层次化协调机制研究
  • 批准号：
    51209045
  • 批准年份：
    2012
  • 资助金额：
    26.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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