1、系统仿真的方法
基于仿真的方法不单纯追求系统的数学模型，侧重对系统中运行的逻辑关系的描述，能够对生产排程方案进行比较评价，分析系统的动态性能，并选择系统的动态结构参数。由于制造系统的复杂性，很难用一个精确的解析模型来进行描述和分析。而通过运行仿真模型来收集数据，则能对实际系统进行性能、状态等方面的分析，从而，能对系统采用合适的控制排程方法。仿真方法最早被用来作为测试排程启发式规则及分派规则的工具。后来，人们发现，通过将简单的优先权规则进行组合，或用一个简单的优先权规则将一些启发式规则进行组合，这样的排程优于单独的优先权规则。于是，仿真方法逐渐发展为一种人机交互的柔性仿真工具，并用来进行车间排程。这样，就能通过仿真而动态地展现Job Shop车间的状态，分析在不同的排程方法下的系统性能，并运用知识和经验去选择合适的排程方法(规则)，从而改善排程性能。
Kiran等回顾和总结了在动态环境下基于纯仿真模型的 Job Shop排程问题的研究状况；Baker等人研究表明：机器数目对生产的相对效率影响不大；Nanot说明了优先规则的相对效率并不因机器的构成而改变；中提出了基于纯仿真模型的排程方法，即在一个较短的时间段内用仿真来评价一个分派规则集，选取最小代价的规则进行排程，以适应系统状态的变化；运用纯仿真模型，同时解决FMS 中作业排程和搬运小车及刀具的资源分配问基于纯仿真法虽然可以包含解析模型无法描述的因素，并且可以提供给使用者一个排程性能测试的机会，但其不可避免地存在以下问题：1）鉴于其实验性，因此，很难对生产排程的理论作出贡献。2）应用仿真进行生产排程的费用很高，不仅在于产生排程的计算时间上，而且在于设计、建立、运行仿真模型上的高费用。3）仿真的准确性受编程人员的判断和技巧的限制，甚至很高精度的仿真模型也无法保证通过实验总能找到最优或次优的排程。
2、基于 DEDS的解析模型方法
由于制造系统是一类典型的离散事件系统，因此，可以用研究离散事件系统的解析模型和方法去探讨车间排程问题，诸如排队论、极大/极小代数模型、Petri网等。排程中的排队论方法是一种随机优化方法，它将每个设备看成一个服务台，将每个作业作为一个客户。作业的各种复杂的可变特性及复杂的路径，可通过将其加工时间及到达时间假设为一个随机分布来进行描述。针对 FMS中一类特殊的DEDS，利用了极大代数方法对其进行建模，并进行了系统的稳定性分析。
总的说来，排队网络模型由于从随机统计的角度来描述FMS，难以表述系统中存在的某些特性（如有限的缓存空间等），同时，产生的输出是基于系统稳态操作的平均量，因此，很难得到比较具体的细节。Petri网作为一种图形建模工具可以形象地表示和分析FMS中加工过程的并发和分布特征以及多项作业共享资源时的冲突现象，具有很强的建模能力，对于描述系统的不确定性和随机性也具有一定的优越性。在制造自动化领域，利用 Petri网及其扩展形式的模型进行死锁分析、排程决策和性能评价等已有大量理论研究文献。赋时Petri网是在以往Petri网的基础上又引入了时间元素，使其能够用于FMS 中加工的组合优化、生产进程的实时排程和性能估计等。Tien─Hsiang Sun等人用赋时Petri网为FMS建摸，它包括两个主要的子模型：静态的传送模型和变化的加工流模型。通过嵌人一个基于A*搜索算法，最后得到一个满意的作业加工排程。在此基础上还进行了一个实例研究。部分学者用赋时Petri网为FMS建模，通过优化变迁的发生序列来产生的搜索可标识集，从而得到较优的排程结果；甚或用赋时扩展着色 Petri网模拟FMS的动态运行。
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