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隨著信息與網(wǎng)絡時代的到來，制造業(yè)不僅面臨著技術進步帶來的機過，不時還面臨著世界范圍內(nèi)日益激烈的市場競爭的挑戰(zhàn)：產(chǎn)品日趨個性化、多樣化，產(chǎn)品生命周期日益縮短，生產(chǎn)批量越來越?。ㄉ踔潦且活愐患?，更新速度日益加快，使得制造企業(yè)的生產(chǎn)方式已由面向產(chǎn)品的生產(chǎn)逐漸轉變?yōu)槊嫦蝾櫩偷纳a(chǎn)，制造系統(tǒng)的運行環(huán)境越來越充滿了不確定性。持續(xù)變化而又不可預知的任務（生產(chǎn)任務的變化、緊急任務等）、事件（機床故障、等待某個制造資源等），生產(chǎn)負荷的動態(tài)性、非線性，為了控制動態(tài)變化的各類活動而進行的大量信息交互，以及制造系統(tǒng)、制造產(chǎn)品、制造過程和組織結構中固有的、日益增長的復雜性，使得傳統(tǒng)的分級遞階制造控制系統(tǒng)（ Herarchi-cal Manufacturing Contol System） 難以勝任。因此，對復雜性、頻繁的變化和擾動的處理是今天制造控制系統(tǒng)必須考慮的一個關鍵問題。作為復雜型系統(tǒng)，制造控制系統(tǒng)對自動化理論提出了更高的要求。近年來分布式人工智能的基礎性研究，及其在制造系統(tǒng)控制中的應用研究的初步進展表明：分布式多智能體系統(tǒng)以其反應能力和能動能力成為替代傳統(tǒng)分級遞階控制結構的、富有活力的選擇。
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