【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于多重网络结构化工业软件系统的，主要涉及了一种针对多重网络结构化工业系统的多模式协同方法及系统。
技术介绍
1、近年来，随着人工智能、物联网和自动化技术的快速发展，工业系统的结构日益复杂，展现出显著的多重网络化特点。在这样的多重网络化工业系统中，工业智能体通过多种物理网络和信息网络相互连接，协同完成数据传输、任务协调和控制操作。这种复杂且多元的网络结构在提升系统智能化水平与整体效率的同时，也带来了系统稳定性的新挑战。在多重网络化工业系统中，当任务需求量突然激增从而导致承担该任务的工业智能体或智能体集群过载时，任务的异常情况与智能体过载状态会在工业系统网络中扩散，进而影响整个工业系统的运行效率，严重时甚至可能导致系统整体失效或崩溃。
2、在工业系统中，为了减少任务激增情况带来的损失并尽快恢复系统的正常运行，需要通过不同智能体、集群和网络层之间的动态交互实现多模式的协同。工业系统的协同调度方法中，大多方法关注于在同质目标之间建立协同关系，也就是在同一网络层中寻找有完全相同能力的智能体。也有少数方法基于多重网络化结构，确定固定的网络层间协同负载系数，所有任务进行层间协同时均采用固定不变的系数。然而，上述方法都忽略了任务和网络层的异质性，也没有充分利用多重网络结构给智能体以及智能体集群带来的多种协同模式。另一方面，工业系统网络中的关键智能体有着重要的作用。关键智能体出现过载等故障通常影响着多个智能体集群和网络层结构，可以造成较大的级联影响。因此，保护关键智能体、降低关键智能体失效的风险对于工业系统网络的稳定性具有
3、目前针对多重网络结构化工业系统中应对任务激增情况的多模式协同方法存在以下主要问题：(1)忽视智能体、集群和网络层之间的多模式协同。现有方法大多关注于具有完全相同能力的智能体之间的协同，在同一网络层中寻找目标智能体，忽视了工业系统中不同网络层以及智能体集群的多重关系，从而导致工业网络协同模式且任务完成率低的情况。(2)网络层间协同负载系数固定。现有考虑多重网络化结构中的协同调度方法会固定层间系数，不同任务进行层间协同时均采用固定不变的系数，没有考虑到不同任务的资源种类以及需求量存在差异，从而忽略了任务的异质性。(3)缺乏对关键智能体的保护以及网络稳定性的保障。现有协同调度大多根据成本和负载均衡等因素确定协同目标，没有考虑协同策略是否会给目标对象带来风险，更是忽视了多重网络化结构中关键智能体对于网络整体的重要作用，从而导致网络结构的稳定性难以保证。
技术实现思路
1、本专利技术正是针对现有技术中存在的问题，提出了一种针对多重网络结构化工业系统的多模式协同方法及系统，首先根据工业智能体与智能体集群在不同网络层中的多重关系进行建模，将多重网络结构化工业系统建模为多层无向网络；定义智能体及智能体集群负载状态模型和任务模型，输入任务激增量并更新承担该任务的智能体负载状态；为了灵活调整网络层间的资源负载，本方法通过分析任务的异质性以及网络层的实时负载情况，动态确定层间协同负载系数；最后，综合考虑协同成本与关键智能体的风险，选择最优的协同策略，通过不同智能体、集群和网络层之间的动态交互实现多模式的协同，优化系统的负载分配与资源调度，解决工业系统中任务激增导致的异常，实现多模式协同。
2、为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案是：针对多重网络结构化工业系统的多模式协同方法，包括如下步骤：
3、s1、智能体与智能体集群间的多重关系建模：根据工业智能体与智能体集群在不同网络层中的多重关系进行建模，将多重网络结构化工业系统建模为多层无向网络；
4、s2、定义智能体及智能体集群负载状态模型和任务模型：所述智能体及智能体集群负载状态模型通过当前负载load_cur_node、剩余负载load_ftee_node与最大负载load_max_node来表示工业智能体及智能体集群的状态；所述任务模型基于现实工业系统中任务的特征对多重网络化工业系统中任务进行建模；
5、s3、输入任务激增量：输入任务激增量并更新承担该任务的智能体负载状态；
6、s4、确定动态层间协同负载系数：根据不同任务的异质性以及网络层的实时负载情况，评估任务所需资源类型、协同需求量以及网络层的负载，动态确定网络层间协同负载系数；
7、s5、在目标网络层确定协同目标：通过最小化协同成本和关键智能体风险选择协同目标target；所述最小化协同成本指协同双方在工业系统网络中的连边越多；所述关键智能体风险指关键智能体的当前负载占其最大负载能力的比值。
8、作为本专利技术的一种改进，所述步骤s1中，多重网络结构化工业系统网络g＝{g1，g2，...，gl，...，gl}，第l层网络表示为表示多重网络中的节点，即智能体；表示第l层网络中智能体之间是否存在连接，第l层网络中工业智能体i与智能体j之间的连接矩阵表示为
9、
10、表示第l层网络中智能体集群集合，其中kl表示该层中智能体集群的数量，并且每个集群表示第l层网络中任务的资源集合，其中hl表示该层中资源的种类数。
11、作为本专利技术的一种改进，所述步骤s2中智能体及智能体集群负载状态模型具体为：
12、load_cur_nodel,i，r+load_free_nodel,i,r＝load_max_nodel，i，r
13、load_cur_groupl,k，r+load_free_groupl,k,r＝load_max_qroupl,k,r
14、其中，load_cur_nodel,i，r为第l层的智能体i的资源r当前负载，load_free_nodel,i，r为第l层的智能体i的资源r剩余负载，load_max_nodel,i，r为第l层的智能体i的资源r最大负载，load_cur_qroupl，k，r为第l层的智能体集群k的资源r的当前负载，load_free_groupl,k，r为第l层的智能体集群k的资源r的剩余负载，load_max_groupl，k，r为第l层的智能体集群k的资源r的最大负载。
15、作为本专利技术的另一种改进，所述步骤s3中承担任务的智能体集群的负载状态具体为：将已知激增量中的激增量添加到承担任务集群clk的当前负载中，并相应减少clk的剩余负载：
16、load_cur_groupl,k,r′＝load_cur_groupl,k，r+qlkr
17、load_free_groupl，i,r′＝load_free_qroupl,i,r-qlkr
18、其中，load_cur_groupl,k，r为任务激增前第l层的智能体集群k的资源r的负载，load_cur_groupl,k,r′为任务激增后第l层的智能体集群k的资源r当前负载。<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.针对多重网络结构化工业系统的多模式协同方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的针对多重网络结构化工业系统的多模式协同方法，其特征在于：所述步骤S1中，多重网络结构化工业系统网络G＝{G1,G2,…,Gl,…,GL}，第l层网络表示为表示多重网络中的节点，即智能体；表示第l层网络中智能体之间是否存在连接，第l层网络中工业智能体i与智能体j之间的连接矩阵表示为
3.如权利要求2所述的针对多重网络结构化工业系统的多模式协同方法，其特征在于：所述步骤S2中智能体及智能体集群负载状态模型具体为：
4.如权利要求3所述的针对多重网络结构化工业系统的多模式协同方法，其特征在于：所述步骤S3中承担任务的智能体集群的负载状态具体为：将已知激增量中的激增量添加到承担任务集群Clk的当前负载中，并相应减少Clk的剩余负载：
5.如权利要求4所述的针对多重网络结构化工业系统的多模式协同方法，其特征在于：所述步骤S3中，通过将任务激增后第l层的智能体集群k包含资源的当前负载与集群Clk的最大负载容量比较，判断任务激增后是否出现智能体集群过
6.如权利要求5所述的针对多重网络结构化工业系统的多模式协同方法，其特征在于：所述步骤S3中，当任务激增后第l层的智能体集群k有能力承担该任务，工业网络未出现异常时，根据集群中智能体成员的剩余负载量的大小划分比例，按比分配新增的任务量，具体为：
7.如权利要求6所述的针对多重网络结构化工业系统的多模式协同方法，其特征在于：所述步骤S4确定动态层间协同负载系数具体包括如下步骤：
8.如权利要求7所述的针对多重网络结构化工业系统的多模式协同方法，其特征在于：所述步骤S5中，协同成本具体为：
9.针对多重网络结构化工业系统的多模式协同系统，包括计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.针对多重网络结构化工业系统的多模式协同方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的针对多重网络结构化工业系统的多模式协同方法，其特征在于：所述步骤s1中，多重网络结构化工业系统网络g＝{g1,g2,…,gl,…,gl}，第l层网络表示为表示多重网络中的节点，即智能体；表示第l层网络中智能体之间是否存在连接，第l层网络中工业智能体i与智能体j之间的连接矩阵表示为
3.如权利要求2所述的针对多重网络结构化工业系统的多模式协同方法，其特征在于：所述步骤s2中智能体及智能体集群负载状态模型具体为：
4.如权利要求3所述的针对多重网络结构化工业系统的多模式协同方法，其特征在于：所述步骤s3中承担任务的智能体集群的负载状态具体为：将已知激增量中的激增量添加到承担任务集群clk的当前负载中，并相应减少clk的剩余负载：
5.如权利要求4所述的针对多重网络结构化工业系统的多模式协同...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋嶷川，姜睿侠，胡相慧，王振宇，王远干，陈丹，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。