Logo Goletty

Gamybos planavimo problemų sprendimas taikant dviejų euristinių metodų palyginamąsias savybes
Journal Title Information Technology And Control
Journal Abbreviation ITC
Publisher Group Kaunas University of Technology (KTU) Open Journal Systems (KTU)
Website http://www.eejournal.ktu.lt/index.php/ITC
PDF (483 kb)
   
Title Gamybos planavimo problemų sprendimas taikant dviejų euristinių metodų palyginamąsias savybes
Authors Andziulis, Arūnas; Dzemydienė, Dalė; Steponavičius, Raimundas; Jakovlev, Sergej
Abstract Automatizuojant realius nūdienos gamybinius procesus, vis aktualiau yra spręsti iškylančias gamybos planavimo problemas ir ieškoti optimalių procesų valdymo būdų. Programinės įrangos kūrėjai ir mokslininkai jau daug metų sprendžia skirtingo pobūdžio kombinatorinės optimizacijos problemas ir ieško tinkamų ir veiksmingų nepertraukiamų gamybinių procesų planavimo ir valdymo sprendimų. Straipsnyje pateikiami dviejų euristinių gamybos procesų planavimo būdų - artimiausio kaimyno paieškos algoritmo (NN) ir skruzdžių kolonijos optimizavimo algoritmo (ACO) savybių palyginamoji studija, nustatant tinkamiausias šių metodų taikymo integracines savybes, sprendžiant konkrečias realaus gamybinio proceso valdymo, optimizavimo ir testavimo problemas. Tokio pobūdžio problemos priskiriamos asimetrinio komivojažerio optimalaus darbo paieškos algoritmų klasei (ATSP) ir yra žinomos kaip vienos iš sunkiau išsprendžiamų. Ypač aktualių veiksmingų algoritmų paieškos klausimų iškyla, kai gamybiniai procesai yra didelio masto. Darbe buvo analizuojami ir vertinami artimiausio kaimyno ir skruzdžių kolonijos optimizavimo algoritmai, lyginant du kriterijus: tikslo funkcijos reikšmes ir skaičiavimų CPU laiką (įskaitant statistinio patikimumo ribas). Rezultatai, gauti nagrinėjant sudėtingus realius gamybinius kompleksus, ir išvados iliustruoja tinkamesnių vieno ar kito algoritmo savybių taikymo galimybes, pasireiškiančias tam tikromis ribinėmis sąlygomis. Eksperimentai parodė, kad vertinti minimalioms tikslo funkcijos reikšmėms ACO algoritmas tinka geriau nei NN algoritmas. Kita vertus, esant didesnėms apkrovoms, ACO algoritmo skaičiavimas trunka šiek tiek ilgiau.http://dx.doi.org/10.5755/j01.itc.40.2.426
Publisher Kaunas University of Technology
Date 2011-06-21
Source Informacinės technologijos ir valdymas Vol 40, No 2 (2011)
Rights Copyright terms are indicated in the Republic of Lithuania Law on Copyright and Related Rights, Articles 4-37.

 

See other article in the same Issue


Goletty © 2024