《表4 任务数为800的仿真数据》

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《基于MAS的玻璃原片加工调度系统》

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图4中展示了各算法性能随任务数增加makespan的变化曲线，对比其他方法可以看出基于多Agent仓储调度系统的预测补料算法性能最优并且随着任务数的增加该算法的稳定性越好.通过表2～表5的实验数据可直观地反映出，在任务数相同的条件下，相对于一般按顺序仓储位检索方法（CM）和常规的SPT、EDD、ATC调度规则，预测补料算法的效率更高.从表6中的结果可以看出紧急任务介入对预测补料算法和CM方法的影响，预测补料算法的下降趋势较CM方法更缓慢，算法的鲁棒性更优.可以看出基于历史加工数据的预测补料算法可以提升玻璃玻璃加工原片仓储调度的效率，增强调度系统的稳定性，能够保障玻璃加工制造生产的连续性.