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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明是一种基于蒙特卡洛树搜索的自动化实验室无死锁动态调度方法，属于工业智能调度技术领域。本发明方法将自动化实验室的任务建模为有向无环图，对图采用蒙特卡洛树搜索方法搜索任务调度决策序列，树节点状态包含任务是否被执行的状态和设备是否被占用的状态，边的动作代表调度哪个任务到哪台设备上执行，为树节点设置奖励价值、访问次数和死锁次数的变量，设计改进的动作选择函数，及采用分支定界策略对扩展子节点进行剪枝操作等；采用列表调度方式进行实际调度，当发生动态事件时重新构建任务有向无环图。采用本发明方法不仅能完成最小化最大任务完成时间的优化目标，还能有效解决由于任务对设备的阻塞以及资源竞争导致的调度死锁问题。

主权项：1.一种基于蒙特卡洛树搜索的自动化实验室无死锁动态调度方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：建模计算模块根据实验流程将实验室任务建模为有向无环图，为设备资源池建立设备状态矩阵；所述有向无环图中的节点表示操作子任务，任务之间的依赖关系通过有向边表示，节点信息记录任务所需设备类型和数量、以及任务执行时间；所述设备状态矩阵记录所有设备资源及设备是否被占用的状态；步骤2：调度决策模块采用蒙特卡洛树搜索方法搜索任务调度决策序列；蒙特卡洛树的节点表示系统状态，系统状态包含所有任务是否被执行的状态和设备是否被占用的状态；蒙特卡洛树节点间的边表示动作，动作代表调度哪个任务到哪台设备执行；为蒙特卡洛树中的节点设置变量集[Q，N，D]，其中，Q为奖励价值，初始为0，奖励以最小化最大完工时间为优化目标计算；N为本节点的访问次数，初始为1；D为本节点在搜索和模拟过程中发生过的死锁次数，初始为0；所述调度决策模块获取当前有向无环图和设备状态矩阵，从当前实验室任务状态和设备状态构建蒙特卡洛树的根节点，从根节点开始执行蒙特卡洛树搜索，根据结合备选动作集合，进行预设轮次的迭代搜索，获取任务调度决策序列；步骤3：任务分配模块获取任务调度决策序列，采用列表调度方式对任务调度决策序列生成任务调度的甘特图；按照甘特图将当前决策时刻的待分配操作子任务按照最早可用原则实际调度到设备上执行；步骤4，在执行完当前决策时刻的操作子任务后，系统状态感知模块感知环境状态，包括当前所有实验室任务和所有设备资源池的状态，检测是否有实验室任务和或设备状态改变的动态事件发生，若没有，由当前实验室任务状态和设备状态构建根节点，然后转步骤2执行，直至实验室所有任务被调度完成；若发生动态事件，返回步骤1继续执行。

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百度查询： 北京航空航天大学 基于蒙特卡洛树搜索的自动化实验室无死锁动态调度方法