[发明专利]基于智能Agent的云边协作制造任务调度方法

说明书

本发明涉及任务调度技术领域，具体涉及基于智能Agent的云边协作制造任务调度方法，包括：S1：将待调度的制造任务输入构建的目标决策模型中；S2：云端计算模块将制造任务分解成若干个子任务；然后对各个子任务的服务质量指标进行约束以得到初步调度方案；S3：边缘管控模块检测各条生产线的扰动情况：若某一条生产线存在故障扰动，则进入步骤S4；若各条生产线均不存在故障扰动，进入步骤S5；S4：云端计算模块对该生产线所对应的子任务的服务质量指标进行再次约束以得到再调度方案；最后返回步骤S3；S5：制造任务的调度完成。本发明中基于智能Agent的云边协作制造任务调度方法能够实现对服务质量指标的约束和对扰动的调整。

技术领域

本发明涉及任务调度技术领域，具体涉及基于智能Agent的云边协作制造任务调度方法。

背景技术

智能制造是十四五规划的主攻方向之一，工业大数据未来将成为智能制造发展的核心。当前环境下，智能工厂产生的大量数据(例如传感器数据、PLC数据、嵌入式系统数据、信息系统数据)渗透生产制造过程的各个环节，很多制造问题需要结合实时数据和边缘计算来实现对生产质量的全面感知与动态控制。边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

边缘侧需要支持多种网络接口、协议与拓扑，业务实时处理与确定性时延，数据处理与分析，分布式智能和安全与隐私保护，因此边缘计算需要与云计算在网络、业务、应用和智能等方面进行协同。并且边缘计算与云计算需要通过紧密协同才能更好的满足各种需求场景的匹配，从而放大边缘计算和云计算的应用价值。例如，公开号为CN111144715A的中国专利就公开了《一种基于边云协同的工厂电能管控系统》，其包括云电能管理层、边缘计算层、设备层、供电侧；边缘计算层包括若干边缘节点；云电能管理层包括云电能管理中心、工业云服务器；云电能管理中心用于执行部分计算任务，并将计算结果返回到边缘节点；工业云服务器用于存储边缘节点已生成的供电用电方案。该现有方案中的工厂电能管控系统通过云边协作的方式提高了工厂电能管控的实时性。该现有方案中基于边云协同的工厂电能管控系统同样可用于工厂任务调度，其也是一种基于云边协作的制造任务调度系统。

申请人发现，制造任务调度过程中存在服务质量指标，服务质量指标一般包括时间、生产质量、生产成本、可靠性、生产能耗和负载均衡等，制造任务需要满足这些服务质量指标生产线才能稳定的生产，即不会出现质量扰动(服务质量指标越界、异常)和扰动异常(多次仍未解决的质量扰动)。但现有基于边云协同的制造任务调度方法在进行任务调度时不能加入对服务质量指标的约束，导致现有的制造任务调度方法难以获取最优的任务调度方案。申请人在进一步研究中发现，智能Agent拥有自主性和自适应性，其能够通过与其他Agent的交互和相互配合来实现大型复杂任务的调度，同时其还能根据环境信息快速响应外界的请求，因此加入智能Agent能够实现对服务质量指标的约束。然而，如何将智能Agent与云边协作系统融合并有效实现制造任务的调度是急需解决的技术问题。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：如何提供一种基于智能Agent的云边协作制造任务调度方法，以实现对服务质量指标的约束和对扰动的调整，从而能够提升制造任务的调度效果。

为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：

基于智能Agent的云边协作制造任务调度方法，包括以下步骤：

S1：将待调度的制造任务输入构建的目标决策模型中；所述目标决策模型基于智能Agent和服务质量指标构建，其包括云端计算模块和边缘管控模块；

S2：云端计算模块将制造任务分解成若干个子任务；然后根据产线资源以及设置的目标约束值对各个子任务的服务质量指标进行约束以得到初步调度方案，并根据初步调度方案执行生产；