<<
>>

Алгоритм поэтапного построения оптимального расписания для многокритериальной задачи (остаточный метод)

В данном случае общая задача для g ГПК и gs СОУ (см. рис. 4.21)

решается как ряд последовательных задач локальных ГПК с ВОУ.

Вначале все множество ГПК ранжируется по значимости с точки зрения их требуемой эффективности, т.е.

устанавливаются приоритеты. Далее из ранжированного множества выбирается какой-либо ГПК, имеющий наибольший приоритет и СОУ, связанные с ним ходом ТП переводятся в ранг ВОУ без учета требований других ГПК. Для выбранного ГПК формируется множество устройств N, и задача решается на модели данного ГПК с его функционалом и составом ограничений, дополненным ограничениями по фонду времени СОУ. Временная ось СОУ на момент начала составления расписания является пустой, т.е. устройство считается не занятым. После нахождения оптимального решения для данного ГПК по методике изложенной в п.п. 4.2.3 на временной оси СОУ появляются определенные работы и для него сформировано расписание (рис.4.26).

Работы, задействованные за СОУ оформляются в виде множества занятых интервалов на оси его обслуживания (рис. 4.26.а):

k

гн _кн

TOse ,TOse

ijk ijk

кн

>*<

0se

mhk mhk

(4.77)

где гй - момент начала обработки е.. на к-и СОУ, равный моменту

ijk

начала операции переналадки на данном устройстве:

246

= т

T0s

ijk

н ПЕР

Ijk

(4.78)

а

лгг

N

?n

ГПК,

1 &

ГПК,

а.,

#,

N1

V

1

ч

Е

а)

а~

m

1

«,

Ш№

б)

Ранее занятый участок

Рис.4.26. Остаточный метод оптимизации

Верхний индекс «/» множества TL в (4.77) указывает на порядок

к

получения данного множества - от первого ГПК имеем rk , от второго

к

ГПК - Т(л и т.д. Момент окончания обработки е..

на к-м СОУ - г~

к е..,

ук

определится с учетом времен переналадки и обработки данной ЕП.

Далее строится расписание для другого ГПК, которое использует данное СОУ. Оно также переводится в ранг ВОУ с той лишь разницей, что время работы данного устройства не может быть использовано полностью (рис. 4.26.6) - учитываются интервалы занятости (4.77), полученные на предыдущем шаге. В данном случае модель формирования расписания до-полняется условием непересечения

(4.79)

к к

247

т.е. для любой /+1-й модели при нахождения оптимума расписания никакая заявка не может быть выполнена на данном к-м СОУ, если требуемый временной интервал для ее выполнения занят другой заявкой, которая назначена на данное СОУ ранее, при построении расписания на /-м ГПК и соответствующей модели.

Таким образом, строится расписание для всех g ГПК. Естественно, что оптимальность построения для каждого последующего ГПК хуже, чем для предыдущего. Тем не менее, данный метод может использоваться в случаях с возможностью ранжирования всего множества ГПК по приоритетам. Кроме того, данный метод характеризуется малой размерностью задачи, поскольку на каждом шаге решается локальная задача построения расписания для одного ГПК по одному критерию.

Таким образом, предлагаемая комплексная система многокритериальной оценки позволяет строить оптимальные расписания работ для таких взаимоувязанных во времени структур, как участки и цеха АС, виртуальные производственные системы, системы управления потоками работ класса workflow.

<< | >>
Источник: Загидуллин Равиль Рустэм-бекович. Система оперативно-календарного планирования автоматизированного механообрабатывающего мелкосерийного производства на основе комплексных моделей [Электронный ресурс] : диссертация... д-ра техн. наук : 05.13.06. - Москва: РГБ,2007. - (Из фондов Российской Государственной Библиотеки).. 2007

Еще по теме Алгоритм поэтапного построения оптимального расписания для многокритериальной задачи (остаточный метод):

  1. 4.5.3.2.1. Особенности алгоритма построения оптимального расписания для многокритериальной задачиОптимизация с помощью оптимума Парето
  2. 4.5.3.2.2. Решение задач многокритериальной оптимизации при построении расписаний с использованием неопределенных весовых коэффициентов
  3. 4.2.Э.1. Процедура прямого хода в алгоритме формирования оптимального расписания
  4. 4.2.Э. Алгоритм формирования расписания работ в ГПК
  5. 6.3. Поиск оптимальных параметров расписаний на модели СМО
  6. 7.4.2. Результаты построения расписаний и их моделирования
  7. ПОНЯТИЕ «ЗАДАЧА» В ТРУДАХ С. Л. РУБИНШТЕЙНА И СУБЪЕКТИВНЫЕ КРИТЕРИИ ОПТИМАЛЬНОСТИ РЕШЕНИЯ ПСИХОФИЗИЧЕСКИХ ЗАДАЧ В. В. Голубинов (Москва)
  8. 11.1. Задача об оптимальном рационе питания
  9. 20. Инновации в преподавании учебной дисциплины (разработка и внедрение новых средств, форм и активных методов обучения, а также прогрессивных форм контроля остаточных знаний)
  10. 6.1. Метод определения надежности расписаний с учетом стохастичности процессов в ГПС
  11. Существует ли оптимальный метод финансирования здравоохранения?
  12. Существует ли оптимальный метод финансирования здравоохранения?