Статья

Название статьи РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ ГИБРИДНЫХ ЭВОЛЮЦИОННЫХ МЕТОДОВ
Автор Л.А. Гладков, Н.В. Гладкова, М.Ю. Лаврик
Рубрика Раздел II. Биоинспирированный поиск
Месяц, год 07, 2016
Индекс УДК УДК 519.712.2
DOI DOI 10.18522/2311-3103-2016-7-6273
Аннотация Рассматриваются методы решения задач планирования производственного процесса. Приведена классификация задач планирования. Перечислены основные типы задач планирования, предусматривающие составление планов на различные сроки. Подробно рас-смотрена задача оперативного планирования производства. Определены задачи, которые необходимо решить в процессе планирования. Перечислены условия построения и решения задачи оперативного планирования. Приведен пример задачи построения графика выполнения производственного процесса. Показаны примеры отображения процесса решения в графическом виде. Сформулирована задача построения графика производственного процесса в терминах теории расписаний. Приведены основные критерии и ограничения, используемые при и решении задач производственного планирования. Сформулированы требования к набору входной информации, требуемой для успешного решения поставленной задачи. Выполнена математическая постановка задачи оперативного планирования производственного процесса. Сформулированы и описаны основные критерии оценки качества получаемых решений. Предложен генетический алгоритм поиска и оптимизации решений при построении графика производственного процесса. Приведено описание последовательности выполнения операций генетического алгоритма. В статье предложен новый гибридный метод решения задачи планирования, основанный на использовании генетических алгоритмов и модели нечеткого логического контроллера. Приводится описание используемых логическим контроллером правил, структуры предложенного алгоритма. Приведены при-меры нечетких правил, используемых в гибридном алгоритме. Представлена структурная схема, разработанного гибридного алгоритма оперативного планирования производства. На основе предложенного алгоритма разработана программа решения задачи построения временного графика производственного процесса. Представлено краткое описание проведенных вычислительных экспериментов, подтверждающих эффективность предложенного метода.

Скачать в PDF

Ключевые слова Временной график производственного процесса; оперативное планирование; эволю-ционные вычисления; нечеткие генетические алгоритмы; нечеткий логический контроллер
Библиографический список 1. Лазарев А.А., Гафаров Е.Р. Теория расписаний. Задачи и алгоритмы. – М.: Изд-во МГУ, 2011. – 222 с.
2. Тахонов И.И. Введение в теорию расписаний. – Новосибирск: Изд-во НГУ, 2011.
3. Гаврилова Т.А., Муромцев Д.И. Интеллектуальные технологии в менеджменте. – СПб.: Высшая школа менеджмента, 2008. – 498 с.
4. Кузнецов А.И., Колобов А.А., Омельченко И.Н. Технология бизнес-планирования. – М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. – 190 с.
5. Калянов Г.Н. Моделирование, анализ, реорганизация и автоматизация бизнес-процессов. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 240 с.
6. Высочин С.В. Принципы построения систем для расчета производственных расписаний // САПР и графика. – 2008. – № 9. – C. 57-59.
7. Организация и планирование машиностроительного производства / под ред. Ю.В. Сквор-цова, Л.А. Некрасова. – М.: Высшая школа, 2003. – 470 с.
8. Leung J.Y.T. Handbook of Scheduling // Boca Raton, Florida: Chapman & Hall/CRC, 2004.
9. Гладков Л.А. Гибридный генетический алгоритм решения задач оперативного производ-ственного планирования // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 7 (132). – С. 35-42.
10. Cohoon J.P., Karro J., Lienig J. Evolutionary Algorithms for the Physical Design of VLSI Circuits. Advances in Evolutionary Computing: Theory and Applications, Ghosh, A., Tsutsui, S. (eds.) Springer Verlag, London, 2003. – P. 683-712.
11. Курейчик В.М., Курейчик В.В., Родзин С.И. Концепция эволюционных вычислений, ин-спирированных природными системами // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 4. – C. 16-25.
12. Кныш Д.С., Курейчик В.М. Параллельные генетические алгоритмы: Проблемы, обзор и состояние // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2010. – № 4 (93). – C. 72-82.
13. Курейчик В.М. Модифицированные генетические операторы // Известия ЮФУ. Техни-ческие науки. – 2009. – № 12 (101). – C. 7-15.
14. Громов С.А. Методы адаптивного и генетического поиска в оперативном планировании производства // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. – 2011. – № 8. – С. 74-80.
15. Громов С.А. Интеллектуализация систем оперативного планирования производства // Сборник трудов VI Международной научно-практической конференции (Коломна, 16-19 мая 2011 г.). – М.: Физматлит, 2011. – Т. 2. – С. 588-598.
16. Громов С.А., Тарасов В.Б. Методы искусственного интеллекта в автоматизации опера-тивного планирования // Программные продукты и системы. − 2007. − № 4. − С. 89-92.
17. Громов С.А., Тарасов В.Б. Интегрированные интеллектуальные системы оперативного планирования производства // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 60-67.
18. Гладков Л.А., Гладкова Н.В. Новые подходы к построению систем анализа и извлечения знаний на основе гибридных методов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). – С. 146-154.
19. Гладков Л.А., Гладкова Н.В. Особенности использования нечетких генетических алго-ритмов для решения задач оптимизации и управления // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 4 (93). – C. 130-136.
20. Gladkov L.A., Gladkova N.V., Leiba S.N. Manufacturing Scheduling Problem Based on Fuzzy Genetic Algorithm // Proceedings of IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS’2014). Kiev, Ukraine, September 26–29, 2014. – P. 209-213.

Comments are closed.