Построение комплексных расписаний выполнения пакетов заданий при формировании комплектов в заданные директивные сроки

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Современное состояние решения задачи комплексного планирования выполнения пакетов заданий в многостадийных системах характеризуется отсутствием универсальных способов формирования решений по составам пакетов, наличием ограничений на размерность задачи и невозможностью гарантированного получения эффективных решений при различных значениях ее входных параметров, а также невозможностью учета условия формирования комплектов из результатов. В статье авторами реализовано решение задачи планирования выполнения пакетов заданий в многостадийных системах при формировании комплектов результатов в заданные для них директивные сроки. Для решения задачи планирования выполнена декомпозиция обобщенной функции системы на совокупность иерархически взаимосвязанных подфункций. Применение декомпозиции позволило использовать иерархический подход для планирования выполнения пакетов заданий в многостадийных системах, предусматривающий определение решений по составам пакетов на верхнем уровне иерархии и построение расписаний выполнения пакетов на нижнем уровне иерархии. Для оптимизации решений по составам пакетов и расписаниям их выполнения в соответствии с иерархическим подходом применена теория иерархических игр. Построена математическая модель иерархической игры для определения эффективных составов пакетов заданий и расписаний их выполнения, представляющая собой систему критериев на уровнях принятия решений. Оценка эффективности решений по составам пакетов на верхнем уровне иерархии обеспечивается распределением результатов выполнения заданий по комплектам в соответствии с сформированным расписанием. Для оценки эффективности решений по составам пакетов сформулирован метод упорядочивания идентификаторов типов комплектов с учетом директивных сроков и метод распределения результатов выполнения заданий по комплектам, реализующий вычисление моментов времени окончания формирования комплектов и запаздываний с их формированием относительно заданных директивных сроков. Выполнены исследования планирования процесса выполнения пакетов заданий в многостадийных системах при условии формирования комплектов в заданные директивные сроки. На их основе сформулированы выводы, касающиеся зависимости эффективности планирования от входных параметров задачи.

Об авторах

К. В Кротов

Севастопольский государственный университет

Email: krotov_k1@mail.ru
улица Университетская 33

А. В Cкатков

Севастопольский государственный университет

Email: Vm1945@mail.ru
улица Университетская 33

Список литературы

  1. Кротов К.В. Комплексный метод определения эффективных решений по составам партий данных и расписаниям их обработки в конвейерных системах // Журнал «Вычислительные технологии», Новосибирск, Изд-во Института вычислительных технологий СО РАН, № 3, 2018. С. 58-76.
  2. Mendez C.A. et al. State-of-the-art review of optimization methods for short-term scheduling of batch processes // Computers and Chemical Engineering, 2006, vol. 30, pp. 913–946.
  3. Adonyi R., Romero J., Puigjaner L., Friedler F. Incorporating heat integration in batch process scheduling // Applied Thermal Engineering, 2003, vol. 23, pp. 1743–1762.
  4. Agha M. Integrated management of energy and production: scheduling of batch process and Combined Heat & Power plant // University of Toulouse. National Polytechnic Institute of Toulouse (FRANCE), 2009.
  5. Zeballos L.J., Henning G.P. A CP approach to the scheduling of resource-constrained multiproduct continuous facilities // Latin American Applied Research, 2006, №36, pp. 205-212.
  6. Díaz-Ramírez J., Huertas J.I. A continuous time model for a short-term multiproduct batch process scheduling // Ingeniería e Investigación, 2018, vol. 38, №1, pp. 96-104. doi: 10.15446/ing.investig.v38n1.66425
  7. Ning Ch., You F. Batch Process Scheduling under Uncertainty using Data-Driven Multistage Adaptive Robust Optimization // Сhemical engineering transactions, 2017, vol. 61, pp. 1567-1572. doi: 10.3303/CET1761259
  8. Chaudhry I.A., Elbadawi I. A-Q., Usman M., Chugtai M. T. Minimising Total Flowtime in a No-Wait Flow Shop (NWFS) using Genetic Algorithms // Ingeniería e Investigación, 2018, vol. 38, № 3, pp. 68-79. doi: 10.15446/ing.investig.v38n3.75281
  9. Ogun B., Cigdem A.-U. Mathematical Models for a Batch Scheduling Problem to Minimizе Earliness and Tardiness // Journal of Industrial Engineering and Management. JIEM, 2018, № 11(3), pp. 390–405. doi: 10.3926/jiem.2541.
  10. Li X. L., Wang Y. Scheduling Batch Processing Machine Using Max–Min Ant System Algorithm Improved by a Local Search Method // Mathematical Problems in Engineering. 2018, vol. 2018, Article ID: 3124182, 10 pages. doi: 10.1155/2018/3124182.
  11. Tan Y., Huangi W., Sun Y., Yue Y. Comparative Study of Different Approaches to Solve Batch Process Sheduling and Optimisation Problems // Proceedings of the 18th International Conference on Automation & Computing. Loughborough University. Leicestershire. UK. 2012, pp. 424–444.
  12. Cheng B.-Y., Chen H.-P., Wang S.-S. Improved ant colony optimization method for single batch-processing machine with non-identical job sizes // Journal of System Simulation, 2009, vol. 21, № 9, pp. 2687–2695.
  13. Koehler F. Khuller S. Optimal Batch Schedules for Parrallel Machines // Algorithms and Data Structures: 13th International Symposium. Berlin: Springer, 2013, pp. 475–486.
  14. Monch L., Balasubramanian H., Fowler J. W., Pfund M. E. Heuristic scheduling of jobs on parallel batch machines with incompatible job families andunequal ready times // Computers & Operations Research, 2005, №32, pp. 2731–2750.
  15. Dang Th.-T., Frankovic B., Budinska I. Using heuristic search for solving single machine batch processing problems // Computing and Informatics, 2006, vol. 25, pp. 405–420.
  16. Kohn R., Rose O., Laroque Ch. Study on multi-objective optimization for parallel batch machine scheduling using variable neighbourhood search // Proceedings of the 2013 Winter Simulation Conference. 8th-11th December 2013, pp. 3654-3670.
  17. Li Sh., Cheng T.C.E., Ng C.T, Yuan J. Single-machine batch scheduling with job processing time compatibility // Theoretical Computer Science, 2015, vol. 583, pp. 57-66. doi: 10.1016/j.tcs.2015.03.043.
  18. Jin M., Liu X., Luo W. Single-Machine Parallel-Batch Scheduling with Nonidentical Job Sizes and Rejection // Mathematics, 2020, vol. 8, Article ID:258. doi: 10.3390/math8020258.
  19. Surjandari I., Rachman A., Purdianta, Dhini A. The batch scheduling model for dynamic multi-item, multi-level production in an assembly job shop with parallel machines // International Journal of Technology, 2015, №1, pp. 84-96. doi: 10.14716/ijtech.v6i1.783.
  20. Joglekar G. Using Simulation for Scheduling and Rescheduling of Batch Processes // Processes, 2017, # 5, Article ID 66. doi: 10.3390/pr5040066.
  21. Ковалев М.Я. Модели и методы календарного планирования. Курс лекций. Минск: БГУ. 2004. 63 с.
  22. Кротов К.В. Обоснование методов построения комплексных расписаний обработки партий данных при условии оперативного формировании комплектов из результатов // Вестник Воронежского Государственного Университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии, №4, 2018, C. 58–72.
  23. Кротов К.В. Использование аппарата генетических алгоритмов при формировании решений по составам партий данных в двухуровневой задаче построения комплексных расписаний их обработки // Автоматизированные технологии и производства. Международный научно-технический журнал, 2017, №2(16). C. 23–34.
  24. Кротов К.В. Построение комплексных расписаний обработки пакетов данных в конвейерной системе при задании ограничений на длительность интервалов времени ее функционирования // Труды учебных заведений связи, 2020, т.6, №3. С. 75–89.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).