随着先进机械制造技术的飞速发展和市场需求的快速多变,产品种类越来越复杂,产品周期越来越短。车间内传统的固定单元生产模式以及仅靠经验来管理调度的模式已经不能应对实际车间中随机事件的发生,不能实现对每一次加工任务的最佳配置。如何使车间调度系统具有满足需求多样性的柔性、接受新的特征功能的开放性、自主地进行生产规划的智能性,成为研究车间调度系统的焦点。本文以制造车间为背景,在分析了国内外相关研究成果及其发展现状的基础上,重点研究了制造车间生产调度问题。Agent作为一种具有自主性、主动性、交互性等特征的实体,由它组建的MAS系统相应的具备了分布式并行处理、健壮性、开放性等特征,因此适合应用于处于动态环境中的车间调度。本文提出了一种三层的车间控制结构以及建立在敏捷制造理论基础上的四个功能模块组成的功能模型。在此基础上针对制造车间生产调度中所需的优化算法,在提出的制造车间生产调度系统中综合运用了蜂群算法和遗传算法。同时根据制造车间实际,改进了蜂群算法。基于多Agent的制造车间生产调度,论述了Agent技术的核心内容以及其在制造车间中的应用,在基于制造车间MAS系统的需求详细分析上,重点论述并设计了一种基于多Agent技术的制造车间生产调度模型。针对设计的调度模型,分析了开发平台的选择、软件运行环境等,运用Java语言和面向对象技术等,基于JADE平台,设计和实现基于MAS的生产调度系统及其核心Agent。并结合一个生产实例,对改进后的蜂群算法在调度系统中的运用进行仿真,验证了其优化效果。MAS(Multi—Agent System)和上述算法的引入使得车间调度系统可以自主地分析当前车间的设备情况和任务情况,以全局优化为目标,自动地生成生产方案,并解决可能出现的单凭人员操作难以应对的复杂问题。