Стохастическое планирование производственных процессов - Великий, С И; Горохов, Максим Михайлович; Тененев, Валентин Алексеевич (Интеллектуальные системы в производстве, 2025)
Неопределенность является неизбежным элементом во многих практических средах планирования и составления графиков производства. Задача формулируется следующим образом. Имеется множество заданий. Под заданием понимается любой вид работы в технологическом процессе. Для выполнения определенного задания необходимо использовать множество машин. Выполнение каждого задания на машине характеризуется неопределенным временем. В соответствии с технологическим процессом для каждого или для некоторых работ предписывается технологический маршрут прохождения машин. Для практического использования применяются методы с использованием генетических алгоритмов для поддержки планирования в производственной системе. Генетический алгоритм относится к категории искусственного интеллекта. Это очень эффективный алгоритм для поиска оптимальных или близких к оптимальным решениям оптимизационной задачи. В связи с тем, что методы дискретной оптимизации, типа метода ветвей и границ, являются NP трудными, в работе для решения задач производственного планирования при наличии неопределенности в сроках выполнения заданий на технологическом оборудовании предложено применять генетический алгоритм, включающий элементы метода статистических испытаний. В генетическом алгоритме используется гибкая схема кодирования хромосомы. Эта схема позволяет генерировать допустимые решения во всех генетических операторах: скрещивания, мутации и отбора. Это позволило получить решение с меньшим значением целевой функции по сравнению с методом кодирования с применением сетей Петри. Применение нормального закона распределения случайных величин времени выполнения работ на машинах приводит к распределению, близкому к нормальному, для конечного времени выполнения последней работы. При этом имеется линейная зависимость рассчитанной дисперсии от задаваемого уровня дисперсий. Среднее время выполнения последней работы увеличивается в полтора раза (1.54) при задании дисперсий в виде .