在调度问题中，所有产品依次通过1 2……、m台设备才能完成加工任务。在某一时刻，每台设备只能加工某一产品，每一工件在每台设备上的非零加工时间是固定的。这样的一类调度问题被称为Howshop问题个任务、m道工序的排产问题属于NP难问题。Flowshop调度问题与其它调度问题一样，己得到广泛的研究，现有的求解方法有很多。

　　主要研究方法包括：启发式规则（HeusticsRule），1954年，Johnson提出了两台机床上Flowshop排序问题的*优算法。从此人们开始了排序理论的研究。这方面的研究heuristics两类。Constructiveheuristics的目标是：在针对一些“精确方法”无法在合理时间内求得*优解的大型问题时，使用较少的计算时间得到满意的排序。这里的“精确方法”指：完全枚举法分支和限制、整数规划等。Improvementheuristics又可细分为两类：相邻搜索，从一个初始解开始，并逐渐改善；指导式搜索，使用某些智能方法，不断尝试解空间中*有希望的部分。

　　运筹学方法，一种是使用基于排队论、PETRINET自动机极大代数等方法的基础之上的仿真方法，通过仿真分析在不同情况下系统的性能来进行计划和调度。另一种是使用分支定界法割平面法等解决可表达为整数规划的计划调度问题。可以解决规模较小的问题，但在解决有复杂的条件约束的大型问题时比较困难。

　　近年来，调度问题逐渐向高级启发式和人工智能方向发展，在实际应用中常用的高级优化方法有：模拟退火法（SimulatedAnnealing，间称SA），SA模拟晶体的冷却过程渐进地收敛于全局*优解，但收敛速度比较慢。使用SA解决Flowshop中的排序、机器分组等问题。神经网络方法（NeuralNetwork，简称NN），NN己经被成功用于解决生产调度问题，但在大规模、复杂调度问题中，存在计算速度慢、结构参数难以确定的缺点。

　　复合代理体（Compound-Agent）的概念。复合代理体是多代理体系统的发展，是智能分布与集中相结合的系统，具有自我发展的能力，构成复合代理体的多个代理体具有共同意向、共同信念并承担共同责任，采取共同行动以实现共同目标。各个子代理体相互关系紧密，每一个体都以整体利益为*高利益。一般地，复合代理体由一个监控代理体（Monitor-Agent，即MA）和多个执行代理体（Execute-Agent，即EA）组成。在复合代理体中，MA和EA的关系类似于一个组织中的管理者和执行者的关系。MA负责对外交互，并为复合代理体作整体规划，协调各个EA的工作。EA负责具体执行，根据需要，有些是非智能的，有些是智能的，智能的EA也具有推理能力。

　　现有的各类调度方法，都有一定的可行性，能解决某些场合的Flowshop调度问题，由于毛纺行业每道工序存在多台机器，且总体加工时间长，产品要求批次控制，不同批次的产品不允许互相替代，是典型的多批次、小批量的生产方式，计划调度问题具有其特殊性。采用现有的算法，无法得到满意的结果，目前，即使在技术水平**的毛纺企业也只能由调度员依据经验完成。为了有效完成毛纺企业的Flowshop调度，我们构建了Flowshop复合代理体FSCA（Flowshop-Compound-Agent），在实际的调度过程中，取得了很好的效果。

　　FSCA用于解决某毛纺企业纺纱车间的调度问题，这类车间该企业拥有多个，因此，构建的FSCA中，MA和EA均需完成负责的推理计算，即MA和EA均具有较高的智能。所以，FSCA的结构采用一种智能分散程度较高的分布式结构，其结构框架如，不仅MA具有较高的智能，且EA也具有很高的智能。

　　MA根据接到的所有生产任务，及生产能力情况，决定每一生产任务交给不同的EA（对应不同的生产车间）完成。当由于异常的发生，某一EA提出请求时负责协调，调整生产计划，解决冲突。MA承担整个FSCA的对外通信任务。MA具有人机接口，可以直接接受人工干预。其结构框架如（a）所示。

　　EA完成一个单一车间的调度任务，与MA保持正常的联接和定期的信息交换，从MA处接受生产任务指令，并定时反馈生产进度，遇异常情况时随时报告MA，在必要时与处于同一FSCA中的其它EA通信，当接受到MA新的或调整生产任务的指令后，将生成车间排产方案，所有方案均可接受人工干预，其结构如（b）所示。

　　Flowshop调度问题中，目标的不同导致调度模型的差异。现有的研究中，常见的目标包括，*小化Makespan（加工时间）*小化flowtime（流程时间）准时交货等。以某毛纺企业为例，纺纱车间的调度目标是，使每一批号产品准时交货。

　　MA的任务包括：决定是否接受一个生产任务，将生产任务分配给不同的EA，在接受到EA的异常信息时，对生产计划作动态调整。MA完成上述任务的过程描述如下：设FSCA的某一时间段承担的生产任务集合为T 4，t2，…，t*，新接到的生产任务集合记为Tnew，下一时间段的任务集合记为Tnext，生产能力记为C，生产任务集合所需的生产能力用函数Requirement（）表示，则决定是否接受新的生产任务的规则为：每个EA管理的单个车间的生产能力记为Ci，而其在承担的生产任务集合记为T，如G和Ti表示EAi的生产能力和任务集合，FSCA分配生产任务的过程使用的规则如下：表示将Tnew中的任务‘w分派给EAi当某个EA的生产能力发生变化时（如设备故障造成能力下降），它及时通知MA，MA启动异常处理程序，异常处理过程中MA使用的规则如下：=Ti-t即为EAi减少任务EA的功能是完成单个车间的作业调度。在FS-CA中，MA将单个的生产任务安排给特定的EA，该EA将该任务加到己有的任务集合中，即Tnexti然后，针对新的任务集合，生成新的排产计划。

　　在实际生产过程中，某些时间，生产能力无法与客户需求匹配，为了克服这一困难，提前生产或推迟交货可能是必要的。然而，考虑到仓储费用、资金占用的损失（提前生产时）或赔偿费用、信誉损失（推迟交货时），提前和滞后都是不受欢迎的结果。以准时交货为目标进行调度可以有效保证各个时间段的产出与需求尽量接近，从而有效提高各个产品的准时交货率。采用惩罚法评价一个调度计划的优劣，即当任何一种产品提前生产或推迟交货时，得到一个惩罚值，所有N种产品得到的惩罚值相加，得到的和可以反映一个调度计划的优劣。为了应用遗传算法，首先构造能反映解空间的字符串，即GA中使用的染色体，这里使用实数编码的方法。用pi（k）（=1，2，…，N，k=1，2，…，T）表示每个批号的产品在一个时间段的产量，则每个染色体为如下形式：丨1（1）时段1时段2时段3时段4时段5时段6批数量立口广口口产口口Step2随机产生一个实数串，即一个染色体，其中，一个新个体Pt是否有效的判断由Proce-评价函数，在GA中起重要作用。目标函数的值，可用于计算每个个体的适合度。我们不直接使用目标函数的值，而是对其作线性化处理。这个过程由3元成。

　　Step1初始化控制参数，常数c和量因子r，评价函数E=0，=*is，其中，s为种群大小；Step2根据E的值，按降序排列每个染色体E，= Step3根据Ei的值计算每个个体的适合度只，F由常数c开始，然后，按速率r线性递，即F=./；。/=c+（i-1）*r，i=1，2，…，sj.评价值由适合度代替，根据适合度决定哪些个体被选中参与遗传操作。当一代种群的适合度不再变化时，将适合度*高的染色体译码后，就得到一组产品编号产品批号不同时间段的交货量（KG）总需求量（KG）1-5日6-我们应用FSCA构建了某毛纺企业的纺纱调度系统。纺纱是纺织企业的一个重要生产过程，该企业有多达8个同类的纺纱车间，完成的工作是将经过条染车间染色后的色毛条（也有少量未经染色的白毛条），加工为满足要求的纱线，色毛条本身是按批号生产的，不同批号的毛条被视为不同产品，所以，其加工特点是多品种、小批量，且不同批次的产品不具有可替代性。纺纱生产计划的安排，是针对用户订单的，因此，准时交货成为首要目标，这类车间的调度问题是一种准时交货的Flowshop调度问题。

　　毛纺企业的纺纱过程，可以分为以下五道工序，所有产品必须按顺序经过五道工序：混条一一粗纱络筒并捻，调度的目标为：确定各批次产品的*优生产组合的构成，保证交货期。

　　该企业对纺纱过程的任务要求按5天一个时间段划分。限于篇幅，我们不可能使用所有的数据，表2中所列的为四月份实际生产任务的一部分（涉及8个纺纱车间中的4个）。

　　整个调度过程可分为以下的三个步骤：MA接受了如表2所示的生产任务集合后，首先将任务分别安排给多个EA（即不同纺纱车间）。结果如表3所示。

　　以EA6为例，其对应的纺六车间每时间段的*大生产能力为230Ckg，现在它承担了7种产品的生产任务，在6个时间段完成。使用遗传算法，染色体是含42个元素的实数串，形如：每代种群个体数量为250，个体被选中作遗传操作的概率为0.8，交叉率为0.95，变异率为0.02，经350次迭代后，种群总体评价值己不再变化，此时，己经得到满意的结果。将适合度*高的染色体译码后，得到*终结果如表4所示。

　　表3生产任务分发结果表生产任务编号EA一车间A钫二车间A三车间EA六车间不同时间段的计划交货量（kg）产品9产品21产品23产品30产品31产品32产品34结果。

　　将表4与表2比较，可以发现产品9的计划产量与要求的交货量在时间段的分配上存在差异，第4时间段上的部分数量提前到第3时间段完成，这是由于受车间生产能力的限制。其它的EA也使用相同的算法，完成各自的任务调度，这里不再一一说明。

　　利用相互协作完成动态调整生产过程中，EA1侦测到细纱设备故障，从第5时间段和第6时间段的生产能力减少300kg，根据规则R6，EA1通知MAMA根据规则R7将原由EA1承担的任务3分发给EA6，EA接受此任务后，本文构造了FSCA解决Flowshop调度问题。FSCA是一种智能分布式的复合代理体，不仅其MA具有智能，各个EA也具有较高的智能，通过MA和EA的相互协作，可以有效解决多车间的Flowshop调度问题。文中详细介绍了MA的调度算法、EA的算法和协作的实现。通过纺纱生产过程实际排产问题的讨论，具体说明了FSCA的工作过程，该实例进一步说明了使用FSCA求解Flowshop始到指定FTP服务器的连接。这里需要指定FTP会话使用的断口号，一般将其设置为INTERNETINVALID*PORTNUMBER以使FTP服务的默认断口。

　　（2）执行下面进行的FTP操作。枚举文件和目录实现这一功能。

　　器的当前目录。

　　通过使用WinInetAPI函数可创建和删除FTP服务器上的目录，当然应用程序必须首先确定其相应的权限。通过调用函数FtpCreatDTctoiy在FTP服务器上创建新有目录，调用函数FtpRe-moveDirrctoiy删除FTP服务器上的指定目录-下载FTP服务器中的文件通过直接调用InternetOpenU.1连接到文件URL，并使用InternetReadFile下载文件，这允许应用程序对下载拥有更强的控制。

　　在删除的权限内，可调用函数FtpDeleteFile从FTP服务器中删除文件。

　　在实际工作中，随着信息技术的发展，远程设备监控将会越来越多地得到广泛应用，本文所建立的系统是通过ISDN和视频会议软件实现，实现了对有关设备的远程信息管理、状态监控信息与资源共使用该系统可及时有效地提高企业对设备运作的决策和控制能力，使企业能够对不断变化的产品需求作出快速反应，以便快速、*低的价格向用户提供高质量的产品，从而达到提高企业的管理水平、市场竟争力。同时，该系统还沟通了企业现场、管理部门、诊断专家之间的信息，加强了企业与科研院所之间的交流与合作，有利于建立一个为大多数生产企业所接受的统一的监测诊断网络，是一项**有发展应用前景的领域。